一种基于视窗的视频质量评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种视窗的视频质量评价方法及装置，其中基于视窗的视频质量评价方法包括：获取受损视频和参考视频；所述受损视频包括多个受损视频帧，且所述参考视频包括多个参考视频帧；基于每个受损视频帧及对应的参考视频帧，预先训练的视窗提取网络及视窗质量网络，确定每个受损视频帧的质量分数；基于每个受损视频帧的质量分数，确定所述受损视频的质量分数。更加准确地提取受关注的视窗，本发明专利技术实施例中，更能综合视窗画面的质量分数，即可作为整个视频的质量分数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视窗的视频质量评价方法及装置
本专利技术实施例涉及视频质量评价
，具体涉及一种基于视窗的视频质量评价方法及装置。
技术介绍
随着虚拟现实技术的迅速发展，全景视频作为一种新的多媒体形式，已经进入人们的日常生活里。通常情况下，观看者通过佩戴头戴式显示器(headmounteddisplay，HMD)观看全景视频，因此只有HMD中视窗范围内的视频画面是可视的。然而，球面的视频内容要求极高的分辨率以保证视频内容的清晰展示，为了在带宽受限的信道中传输高分辨率的全景视频，需要视频压缩技术来节省编码后的码率，但是这同时也会导致视觉质量的降低。因此，迫切需要对全景视频质量评价的研究，以指导全景视频编码处理。目前，基于深度学习的平面视频质量评价方法，大都基于剪裁出图像块进行质量评价。受到这些方法的启发，一种全景视频质量评价方法利用卷积神经网络来估计每个图像块的质量分数和权重，然后通过对所有图像块的质量分数计算加权平均得到全景视频整体的质量分数。然而观看者在观看全景视频时，看到的是视窗内容，而不是图像块。因此，基于视窗进行全景视频质量评价更加合理，更能反映人感觉到的视觉质量。但目前并没有基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视窗的视频质量评价方法，其特征在于，包括：获取受损视频和参考视频；所述受损视频包括多个受损视频帧，且所述参考视频包括多个参考视频帧；基于每个受损视频帧及对应的参考视频帧，预先训练的视窗提取网络及视窗质量网络，确定每个受损视频帧的质量分数；基于每个受损视频帧的质量分数，确定所述受损视频的质量分数。

【技术特征摘要】
1.一种基于视窗的视频质量评价方法，其特征在于，包括：获取受损视频和参考视频；所述受损视频包括多个受损视频帧，且所述参考视频包括多个参考视频帧；基于每个受损视频帧及对应的参考视频帧，预先训练的视窗提取网络及视窗质量网络，确定每个受损视频帧的质量分数；基于每个受损视频帧的质量分数，确定所述受损视频的质量分数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定任一受损视频帧的质量分数，均包括：基于所述受损视频帧，通过所述视窗提取网络得到多个候选视窗位置及每个所述候选视窗位置对应权重；基于所述多个候选视窗位置、所述受损视频帧及对应的参考视频帧，通过视窗质量网络得到被提取视窗的显著性图像和质量分数；平均所有被提取视窗的质量分数，得到所述受损视频帧的质量分数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述受损视频帧，通过所述视窗提取网络得到多个候选视窗位置及每个所述候选视窗位置对应权重包括：基于所述受损视频帧，确定时域变化量；基于所述受损视频帧和所述时域变化量，通过所述视窗提取网络得到多个候选视窗位置及每个所述候选视窗位置对应的权重。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，基于所述受损视频帧，确定时域变化量，包括：计算所述受损视频帧与之前的第N个受损视频帧之间的时域变化量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个候选视窗位置、所述受损视频帧及对应的参考视频帧，通过视窗质量网络得到被提取视窗的显著性图像和质量分数，包括：基于所述受损视频帧及对应的参考视频帧，确定所述受损视频帧与对应的参考视频帧之间的空域变化量；基于所述多个候选视窗位置、所述空域变化量、所述受损视频帧及对应的参考视频帧，得到被提取视...

【专利技术属性】
技术研发人员：李辰，徐迈，蒋铼，张善翌，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11