视频质量的无参评估方法技术

本发明专利技术揭示了一种视频质量的无参评估方法，包括以下步骤：步骤1：从压缩视频数据流中提取量化参数以及量化后的DCT系数值，由量化参数中估计出原始DCT系数的分布区间；步骤2：将数据流中提取的DCT系数以及量化参数与训练集中的样本比对，进而估算出未压缩时DCT系数的概率分布参数；步骤3：对DCT系数PDF分布进行积分，以此产生对压缩噪声的客观估计。本发明专利技术在没有原始视频序列参考的情况下，该方法基于对视频先验知识的学习，分布参数的计算，模糊的C均值分类器，宏块最近领域的匹配算法以及信噪比计算的积分算法，实现了对MPEG2视频压缩序列进行视频质量的无参数评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，更具体地说，涉及一种对MPEG2视频压缩序列进行视频质量的无参数评估的方法。
技术介绍
视频压缩多为有损压缩，压缩过程中损失的细节信息在解码端无法完全恢复，所以视频的压缩噪声估计是一个典型病态问题。目前，业内人士通常采用峰值信噪比(PSNR)来度量压缩视频的视频质量。但是峰值信噪比是一种有参损失估计以原视频作为参考，将经过解码的压缩视频与之比较，用其差值信号描述压损损失。有参损失估计算法简单且较 为精确，但其使用条件苛刻，仅适用于编码器性能评估等有源视频作为参考的场合。对于实际的视频监控系统，是根本无法获取无压缩的原始场景信息；所以，也就无法使用有参损失评估算法。因此，提供一种创新的、高效的无参评估体系，即在没有原视频参考的情况下，依据压缩视频的参数及先验知识来度量视频监控系统中视频的压缩误差是本领域亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在提供一种，来解决现有技术中存在的各种不足。根据本专利技术，提供一种，包括以下步骤步骤I :从压缩视频数据流中提取量化参数以及量化后的离散余弦变换(DCT)系数值，由量化参数中估计出原始DCT系数的分布区间；步骤2 :将数据流中提取的DCT系数以及量化参数与训练集中的样本比对，进而估算出未压缩时DCT系数的概率分布参数；步骤3 :对DCT系数PDF分布进行积分，以此产生对压缩噪声的客观估计。根据本专利技术的一实施例，DCT系数符合拉普拉斯分布 入(U1V)

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.ー种视频质量的无參评估方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤I :从压缩视频数据流中提取量化參数以及量化后的DCT系数值，由所述量化參数中估计出原始DCT系数的分布区间； 步骤2 :将所述数据流中提取的所述DCT系数以及所述量化參数与训练集中的样本比对，进而估算出未压缩时DCT系数的概率分布參数； 步骤3 :对所述DCT系数PDF分布进行积分，以此产生对压缩噪声的客观估计。2.如权利要求I所述的视频质量的无參评估方法，其特征是所述DCT系数符合拉普拉斯分布3.如权利要求I所述的视频质量的无參评估方法，其特征是 以64个λ (u,v)系数组成的分布參数块为目标函数，将具有相同所述DCT系数分布特征的多个数据块聚类在一起， 所述聚类算法为4.如权利要求3所述的视频质量的无參评估方法，其特征是 先取出多个未压缩测试图像，由所述未压缩图像计算所述DCT系数的真实λ，将所述未压缩图像量化压缩，产生不同的压缩样本，再由所述压缩样本估计所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋好好，顾健，邱梓华，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：