视频质量的评估方法和装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
视频质量的评估方法和装置
本申请实施例涉及图像和视频质量评价领域，尤其涉及一种视频质量的评估方法和装置。
技术介绍
随着通信技术和多媒体技术的发展，视频得到广泛的发展与应用，其应用场景也更加复杂化，因此，如何对视频的质量进行准确的评估，是一个非常重要的问题。图1为现有技术中对视频质量进行评估的流程示意图，如图1所示，将视频划分为多帧图像后，将基准图像通过编码器编码后获得评估对象，且假设评估对象包括块效应和模糊两种失真类型，分别将基准图像和评估对象通过多个有参考图像质量评估方法(方法1和方法2)进行评估，其中，方法1和方法2例如可以为视觉信息保真度(VisualInformationFidelity；VIF)和细节丢失指标(DetailLossMetric；DLM)等，通过多个有参考图像质量评估方法进行质量评估后，再将获得的多个结果通过机器学习进行加权处理，以得到该图像的质量评分。然而，现有技术中的有参考图像质量评估方法，由于是在假设选取的基准图像是完美质量的前提下进行的，从而导致视频质量的评估结果不准确。
技术实现思路
本申请实施例提供一种视频质量的评估方法和装置，以...
【技术保护点】
一种视频质量的评估方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括至少一个源图像和与各所述源图像对应的至少一个失真图像；计算各所述源图像的第一质量；计算至少一个所述失真图像相对于所述源图像的第二质量；根据所述第一质量和所述第二质量，确定图像的质量。
【技术特征摘要】
1.一种视频质量的评估方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括至少一个源图像和与各所述源图像对应的至少一个失真图像；计算各所述源图像的第一质量；计算至少一个所述失真图像相对于所述源图像的第二质量；根据所述第一质量和所述第二质量，确定图像的质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算至少一个所述失真图像相对于所述源图像的第二质量，包括：确定各失真图像的失真类型和失真程度；根据所述失真类型和所述失真程度，对各失真图像进行分组，获得至少一个失真图像组，其中，处于同一失真图像组内的失真图像的失真类型和失真程度均相同；根据多个第一评估结果和第二评估结果，从m个有参考图像质量评估方法中确定其中的n个有参考图像质量评估方法；所述第一评估结果为分别采用所述m个有参考图像质量评估方法，对各所述失真图像组中的失真图像进行评估后获得的结果，所述第二评估结果为用户主观对各所述失真图像进行评估后获得的结果，m和n为正整数，且m大于或等于n；根据所述n个有参考图像质量评估方法，计算所述第二质量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个第一评估结果和第二评估结果，从m个有参考图像质量评估方法中确定其中的n个有参考图像质量评估方法，包括：通过m个有参考图像质量评估方法，分别对各所述失真图像组中的失真图像进行评估，获得多个所述第一评估结果；在每个失真图像组内，根据多个所述第一评估结果，从所述m个有参考图像质量评估方法中确定其中的t个有参考图像质量评估方法；所述t个有参考图像质量评估方法为按照m个有参考图像质量评估方法对应的所述第一评估结果和所述第二评估结果之间的一致性程度从高到低的顺序，选择出的前t个一致性程度对应的有参考图像质量评估方法；根据所有所述失真图像组对应的所述t个有参考图像质量评估方法中每个有参考图像质量评估方法出现的频率从高到低的顺序，确定出前n个有参考图像质量评估方法；其中，t为小于或等于m，且大于或等于n的正整数。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个有参考图像质量评估方法，计算所述第二质量，包括：分别通过n个有参考图像质量评估方法计算所述失真图像的质量，获得多个第三质量；将所述多个第三质量通过机器学习进行加权处理，得到所述第二质量。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述计算各所述源图像的第一质量，包括：根据各所述源图像的像素域信息，计算所述第一质量。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一质量和所述第二质量，确定图像的质量，包括：将第一质量进行规范化处理，得到质量系数，所述质量系数的取值大于或等于0.0，且小于或等于1.0；将所述质量系数乘以所述第二质...
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