一种视频清晰度的评价方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种视频清晰度的评价方法及装置，将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，分别从每一个子序列中抽取图像帧，评价抽取的每一个图像帧的清晰度，依据每一个图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度，可见，实现了自动评价视频的清晰度的目的，并且，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值，因此，将场景差别较大的图像帧划分为不同的子序列，并从每一个子序列中抽取图像帧，能够使得抽取的图像帧覆盖视频中的不同场景，所以，在以图像帧的清晰度评价视频的清晰度的情况下，能够提高评价效果的准确性。

A Method and Device for Evaluating Video Definition

This application provides an evaluation method and device for video sharpness, divides the image frame sequence in the video to be evaluated into sub-sequences according to the structural similarity, extracts the image frames from each sub-sequence, evaluates the sharpness of each image frame, determines the sharpness, visibility and Realization of the video to be evaluated according to the sharpness of each image frame. For the purpose of automatically evaluating the definition of video, and in any subsequence, the difference of the structure similarity between adjacent image frames is not greater than the preset threshold. Therefore, dividing the image frames with large scene differences into different subsequences and extracting the image frames from each subsequence can make the extracted image frames cover different scenes in the video. Therefore, in order to cover different scenes in the video, the extracted image frames are divided into different subsequences. Frame sharpness can improve the accuracy of the evaluation results when evaluating the video sharpness.

【技术实现步骤摘要】
一种视频清晰度的评价方法及装置
本申请涉及电子信息领域，尤其涉及一种视频清晰度的评价方法及装置。
技术介绍
目前各大视频公司都在大力发展短视频业务，短视频是指由用户上传的自己拍摄并剪辑的视频，短视频业务使得视频网站中视频的种类和内容更加丰富，但是也存在着视频质量参差不齐等问题。有一部分低质量的视频，即清晰度较差的视频，会影响用户的观看体验。所以，视频网站在向用户展示搜索结果和推荐视频的时候，应该降低这些低质量视频的优先级，让用户们优先看到的是高质量的视频。因此，评价视频的清晰度成为不可或缺的技术。短视频业务每天都会产生大量的短视频，而目前仅依靠人工审核的方式评价挑选清晰度高的短视频，这种方式不仅效率不高，而且受到人的主观影响，准确性也不高。
技术实现思路
本申请提供了一种视频清晰度的评价方法及装置，目的在于解决如何准确且高效地评价视频的清晰度的问题。为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：一种视频清晰度的评价方法，包括：将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，其中，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值；分别从每一个子序列中抽取图像帧；评价抽取的每一个所述图像帧的清晰度；依据每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度。可选的，所述将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列包括：按照在所述图像帧序列中的排序，将所述图像帧序列中的图像帧依次作为当前图像帧，直至遍历所述图像帧序列中的每一个图像帧，对于每一个所述当前图像帧，执行以下步骤：在所述当前图像帧与后一个图像帧之间的结构相似性的差异不大于所述阈值的情况下，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为相同子序列，否则，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为不同子序列。可选的，所述分别从每一个子序列中抽取图像帧包括：对于任意一个子序列，以预设的帧间隔，从该子序列中抽取图像帧。可选的，评价任意一个所述图像帧的清晰度的过程包括：将所述任意一个所述图像帧输入预先训练得到的清晰度检测模型，得到该图像帧的清晰度得分，所述清晰度检测模型预先训练得到；其中，所述清晰度检测模型用于从输入的图像帧中提取特征，并依据提取的特征，输出所述图像帧为清晰图像的概率，所述概率为所述清晰度得分。可选的，所述依据所述每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度包括：将全部所述图像帧的清晰度得分进行排序，得到分数序列；选择目标图像帧，目标图像帧为具有目标清晰度得分的图像帧，所述目标清晰度得分为所述分数序列中排在预设位置范围内的分数；依据所述目标图像帧的清晰度得分，确定所述待评价的视频的清晰度得分。一种视频清晰度的评价装置，包括：分类模块，用于将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，其中，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值；抽取模块，用于分别从每一个子序列中抽取图像帧；评价模块，用于评价抽取的每一个所述图像帧的清晰度；确定模块，用于依据每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度。可选的，所述分类模块用于将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列包括：所述分类模块具体用于，按照在所述图像帧序列中的排序，将所述图像帧序列中的图像帧依次作为当前图像帧，直至遍历所述图像帧序列中的每一个图像帧，对于每一个所述当前图像帧，执行以下步骤：在所述当前图像帧与后一个图像帧之间的结构相似性的差异不大于所述阈值的情况下，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为相同子序列，否则，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为不同子序列。。可选的，所述抽取模块用于分别从每一个子序列中抽取图像帧包括：所述抽取模块具体用于，对于任意一个子序列，以预设的帧间隔，从该子序列中抽取图像帧。可选的，所述评价模块用于评价任意一个所述图像帧的清晰度的过程包括：所述评价模块具体用于，将所述任意一个所述图像帧输入预先训练得到的清晰度检测模型，得到该图像帧的清晰度得分，所述清晰度检测模型预先训练得到；其中，所述清晰度检测模型用于从输入的图像帧中提取特征，并依据提取的特征，输出所述图像帧为清晰图像的概率，所述概率为所述清晰度得分。可选的，所述确定模块用于依据每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度包括：所述确定模块具体用于，将全部所述图像帧的清晰度得分进行排序，得到分数序列；选择目标图像帧，目标图像帧为具有目标清晰度得分的图像帧，所述目标清晰度得分为所述分数序列中排在预设位置范围内的分数；依据所述目标图像帧的清晰度得分，确定所述待评价的视频的清晰度得分。本申请所述的视频清晰度的评价方法及装置，将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，分别从每一个子序列中抽取图像帧，评价抽取的每一个图像帧的清晰度，依据每一个图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度，可见，使用图像帧的清晰度评价视频的清晰度，因此，实现了自动评价视频的清晰度的目的，并且，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值，因为结构相似性的差异反应的是不同图像帧之间的场景的差异，差异不大于阈值，则说明场景差别不大，因此，将场景差别较大的图像帧划分为不同的子序列，并从每一个子序列中抽取图像帧，能够使得抽取的图像帧覆盖视频中的不同场景，所以，在以图像帧的清晰度评价视频的清晰度的情况下，能够提高评价效果的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例公开的一种视频清晰度的评价方法的流程图；图2为本申请实施例公开的又一种视频清晰度的评价方法的流程图；图3为本申请实施例公开的一种视频清晰度的评价装置的结构示意图。具体实施方式申请人在研究的过程中发现，高清视频中大部分图像帧都是高清的，而模糊视频中大部分图像帧都是模糊的，也就说，视频中大部分图像帧的清晰度，决定了视频的清晰度。本申请实施例公开了基于上述发现的视频清晰度的评价方法，可以应用在视频网站上，用于对上传到视频网站的视频中的图像帧的清晰度进行评价，以得到对于视频的清晰度的评价结果。下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1为本申请实施例公开的一种视频清晰度的评价方法，包括以下步骤：S101：获取待评价的视频。本实施例中，待评价的视频为用户上传的视频，进一步的，用户上传的视频为用户拍摄(还可能剪辑)的视频。具体的，可以从现有的视频应用的用户上传视频库中获取待评价的视频，或者，也可以直接接收用户上传的视频。需要说明的是，本实施例仅以用户上传的用户自行拍摄的视频为例，但本申请所述的方法，适用于所有视频。S102：将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列。视频由按照时间排列的多个图像帧本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频清晰度的评价方法，其特征在于，包括：将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，其中，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值；分别从每一个子序列中抽取图像帧；评价抽取的每一个所述图像帧的清晰度；依据每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度。

【技术特征摘要】
1.一种视频清晰度的评价方法，其特征在于，包括：将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列，其中，任意一个子序列中，相邻的图像帧的结构相似性的差异不大于预设阈值；分别从每一个子序列中抽取图像帧；评价抽取的每一个所述图像帧的清晰度；依据每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待评价的视频中的图像帧序列按照结构相似性划分为子序列包括：按照在所述图像帧序列中的排序，将所述图像帧序列中的图像帧依次作为当前图像帧，直至遍历所述图像帧序列中的每一个图像帧，对于每一个所述当前图像帧，执行以下步骤：在所述当前图像帧与后一个图像帧之间的结构相似性的差异不大于所述阈值的情况下，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为相同子序列，否则，将所述后一个图像帧与所述当前图像帧划分为不同子序列。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分别从每一个子序列中抽取图像帧包括：对于任意一个子序列，以预设的帧间隔，从该子序列中抽取图像帧。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，评价任意一个所述图像帧的清晰度的过程包括：将所述任意一个所述图像帧输入预先训练得到的清晰度检测模型，得到该图像帧的清晰度得分，所述清晰度检测模型预先训练得到；其中，所述清晰度检测模型用于从输入的图像帧中提取特征，并依据提取的特征，输出所述图像帧为清晰图像的概率，所述概率为所述清晰度得分。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述依据所述每一个所述图像帧的清晰度，确定所述待评价的视频的清晰度包括：将全部所述图像帧的清晰度得分进行排序，得到分数序列；选择目标图像帧，目标图像帧为具有目标清晰度得分的图像帧，所述目标清晰度得分为所述分数序列中排在预设位置范围内的分数；依据所述目标图像帧的清晰度得分，确定所述待评价的视频的清晰度得分。6.一种视频清晰度的评价装置，其特征在于，包括：分类模块，用于将待评价的视频中的图像帧序列按照结...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚亮，冯巍，蒋紫东，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11