呼吸效应的测量方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了呼吸效应的测量方法及系统，涉及图像质量测试技术领域，包括：采集视频，并按照画面复杂度将视频进行场景分类，获取多个测试场景；获取每个测试场景的图像，并采用清晰度算法计算图像的清晰度信息；根据清晰度信息对测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；将多个测试场景各自对应的呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。本发明专利技术可以实现对呼吸效应的客观评价，提高对呼吸效应测试的准确性、重复性和经济性。

Measurement and System of Respiratory Effect

【技术实现步骤摘要】
呼吸效应的测量方法及系统
本专利技术涉及图像质量测试
，尤其是涉及呼吸效应的测量方法及系统。
技术介绍
图像质量测试的客观化一直是摄像机功能测试的重要命题之一。呼吸效应作为编码算法引入的一项图像特性，对于图像表现的稳定性有着重要影响，长期以来一直为客户所关注。以往的评价多为主观性较高的评估，比如明显/不明显、严重/不严重，受制于不同测试人员的主观印象，而且测试结果无法随时间进行不同测试样本间的纵向对比，评估不准确且费时费力。制定一种可用于测试呼吸效应的客观性测试方法愈发迫切。目前，图像质量测试采用的方法有主观对比测试法，汇入噪点、清晰度等其他图像测试指标中综合评价法和PSNR(PeakSignaltoNoiseRatio，峰值信噪比)评价法。但是，主观对比测试法简单粗暴，受制于不同个体的主观判断，测试结果准确性一般；且单次测试结果无法与后续测试进行有效比对，存在大量重复测试，效率较低，费时费力。汇入噪点、清晰度等其他图像测试指标中综合评价法，测试直接依赖与其他测试指标，无法直接反馈呼吸现象自身的现象特点，结果必然存在偏差；同样无法避开测试无法沿用的根本问题，如需对不同时间区间内的多个样本进行对比，出于使结果具备可参考性的目的，不得不进行重复测试。PSNR评价法，PSNR倾向于处理表征处理前后的图像差异，而呼吸效应需要比较的I帧P帧属于不同GOP(GroupofPicture，画面组)之间，二者并无处理前后的对应关系，故如顺此思路延续此项评估，直接对比帧间差异即可，无需强行使用PSNR；国内外长期大量的反馈显示，不同类型的图像评估，当使用PSNR测试时，其测试值与人眼感觉值均存在较大误差，无法准确表征出呼吸现象对于实际主观感觉的对应关系。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供呼吸效应的测量方法及系统，以实现对呼吸效应的客观评价，提高对呼吸效应测试的准确性、重复性和经济性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种呼吸效应的测量方法，其中，包括：采集视频，并按照画面复杂度将所述视频进行场景分类，获取多个测试场景；获取每个所述测试场景的图像，并采用清晰度算法计算所述图像的清晰度信息；根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；将多个所述测试场景各自对应的所述呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述清晰度信息包括第i帧清晰度和平均清晰度，所述根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值，包括：根据下式计算所述呼吸效应评价值：其中，value为所述呼吸效应评价值，sharpeni为所述第i帧清晰度，sharpenmean为所述平均清晰度，n为所述图像的帧数，且n≥200。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述测试场景包括高频场景、低频场景和综合实景。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述预设权重包括：value高：value低：value实＝3:3:4，其中，value高为所述高频场景对应的呼吸效应评价值，value低为所述低频场景对应的呼吸效应评价值，value实为所述综合实景对应的呼吸效应评价值。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述清晰度算法包括图像梯度算法。第二方面，本专利技术实施例还提供一种呼吸效应的测量系统，其中，包括：场景区分单元，用于采集视频，并按照画面复杂度将所述视频进行场景分类，获取多个测试场景；清晰度计算单元，用于获取每个所述测试场景的图像，并采用清晰度算法计算所述图像的清晰度信息；第一评价单元，用于根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；第二评价单元，用于将多个所述测试场景各自对应的所述呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述清晰度信息包括第i帧清晰度和平均清晰度，所述第一评价单元包括：根据下式计算所述呼吸效应评价值：其中，value为所述呼吸效应评价值，sharpeni为所述第i帧清晰度，sharpenmean为所述平均清晰度，n为所述图像的帧数，且n≥200。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述测试场景包括高频场景、低频场景和综合实景。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述预设权重包括：value高：value低：value实＝3:3:4，其中，value高为所述高频场景对应的呼吸效应评价值，value低为所述低频场景对应的呼吸效应评价值，value实为所述综合实景对应的呼吸效应评价值。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述清晰度算法包括图像梯度算法。本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术提供的呼吸效应的测量方法及系统，包括：采集视频，并按照画面复杂度将视频进行场景分类，获取多个测试场景；获取每个测试场景的图像，并采用清晰度算法计算图像的清晰度信息；根据清晰度信息对测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；将多个测试场景各自对应的呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。本专利技术可以实现对呼吸效应的客观评价，提高对呼吸效应测试的准确性、重复性和经济性。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获取。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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取其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的呼吸效应的测量方法流程图；图2为本专利技术实施例一提供的清晰度变化曲线示意图；图3为本专利技术实施例二提供的呼吸效应的测量系统示意图；图4为本专利技术实施例三提供的呼吸效应的测量装置示意图。图标：110-场景区分单元；120-清晰度计算单元；130-第一评价单元；140-第二评价单元；200-呼吸效应的测量装置；210-处理器；220-存储器；230-总线；240-通信接口。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。呼吸效应作为编码算法引入的一项图像特性，对于图像表现的稳定性有着重要影响。以往的评价多为主观性较高的评估。目前，图像质量测试采用的方法有主观对比测试法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种呼吸效应的测量方法，其特征在于，包括：采集视频，并按照画面复杂度将所述视频进行场景分类，获取多个测试场景；获取每个所述测试场景的图像，并采用清晰度算法计算所述图像的清晰度信息；根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；将多个所述测试场景各自对应的所述呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。

【技术特征摘要】
1.一种呼吸效应的测量方法，其特征在于，包括：采集视频，并按照画面复杂度将所述视频进行场景分类，获取多个测试场景；获取每个所述测试场景的图像，并采用清晰度算法计算所述图像的清晰度信息；根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值；将多个所述测试场景各自对应的所述呼吸效应评价值按照预设权重进行加权计算，得到呼吸效应综合评价值。2.根据权利要求1所述的呼吸效应的测量方法，其特征在于，所述清晰度信息包括第i帧清晰度和平均清晰度，所述根据所述清晰度信息对所述测试场景的呼吸效应进行评价，得到呼吸效应评价值，包括：根据下式计算所述呼吸效应评价值：其中，value为所述呼吸效应评价值，sharpeni为所述第i帧清晰度，sharpenmean为所述平均清晰度，n为所述图像的帧数，且n≥200。3.根据权利要求1所述的呼吸效应的测量方法，其特征在于，所述测试场景包括高频场景、低频场景和综合实景。4.根据权利要求3所述的呼吸效应的测量方法，其特征在于，所述预设权重包括：value高：value低：value实＝3:3:4，其中，value高为所述高频场景对应的呼吸效应评价值，value低为所述低频场景对应的呼吸效应评价值，value实为所述综合实景对应的呼吸效应评价值。5.根据权利要求1所述的呼吸效应的测量方法，其特征在于，所述清晰度算法包括图像梯度算法。6.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘尔特，潘胜军，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33