CN114584761B 一种基于多特征融合的全参考超高清视频质量客观评价方法 （中国传媒大学）_第1页
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一种基于多特征融合的全参考超高清视频本发明公开了一种基于多特征融合的全参回归模型对多个特征进行融合并完成图像质量预测任务，在提高视频质量分数预测精度的同能优于目前已有的大部分全参考视频质量评价2数据库由源视频即参考视频及失真视频构成；源视频为无失真的超S3。2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的全参考超高清视频质量客观评价方步骤4.1，计算源视频抽帧图像序列和失真视频抽帧图像序列中每一帧的亮度梯度幅x步骤4.2，计算源视频抽帧图像序列中的每一帧与失真视频抽帧图像序列中对应帧之DL和N分别为图像的水平和垂直像素数。3.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的全参考超高清视频质量客观评价方步骤6.1，分别计算源视频抽帧图像序列中每一帧与失真视频抽帧图像序列中对应帧SD。44.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的全参考超高清视频质量客观评价方真视频MOS值对SVR模型进行训练，利用SVR对特征向量F中的4个特征进行融合并回归得到5.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的全参考超高清视频质量客观评价方5[0004](1)全参考视频质量评价方法是指在给定无失真视频作为参考视频的情况下，比[0005](2)半参考视频质量评价方法是指提取参考视频的部分特征信息作为参考，对被[0006](3)无参考视频质量评价方法是指在没有参考视频的情况下，对被测视频进行质回归(SupportVectorRegression，SVR)模型对特征进行融合并回归得到各帧的质量分6[0010]数据库由源视频(即参考视频)及失真视频构成。源视频为无失真的超高清视频，[0017]步骤4.1，计算源视频抽帧图像序[0021]步骤4.2，计算源视频抽帧图像序L和N分别为图像的水平和垂直像素数。7[0034]⃞=DD(x,y)-M·csp(x,y))(9)D特征ID与源视频抽帧图像序列中对应帧的视觉感知特征IS的比值ID/IS，计算方法见公式[0041]步骤6.1，分别计算源视频抽帧图像DD的失真视频MOS值对SVR模型进行训练，利用SVR对特征向量F中的4个特征进行融合并回归8[0055](2)本方法将特征提取与机器学习相结合，利用支持向量回归模型对多个特征进法的性能优于目前已有的大部分全参考视频质9特征ID与源视频抽帧图像序列中对应帧的视觉感知特征IS的比值ID/IS，计算方法见公式对应的失真视频MOS值对SVR模型进行训练，利用SVR模型对特征向量F中的4个特征进行融[0087]实施方式的对被测超高清视频进行全参考视频质量评价步骤S80还包括以下步程度的H.264或HEVC压缩编解码而得(每个源视频经过5种不同程度的H.264或HEVC压缩编[009

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