一种立体视频质量评价方法

摘要

一种立体视频质量评价方法，涉及数字视频领域，该方法包括：获取每个子块的梯度结构相似度指标；基于人眼视觉特性，提取每个子块的亮度信息、运动信息和结构信息，进而计算出每个子块的质量权重；结合每个子块的梯度结构相似度指标和质量权重，分别得到左或右视点的单帧质量；通过单帧质量获取单视点视频质量；基于人类立体视觉特性，赋予左或右视点视频质量不同的权重，得到立体视频的质量值；计算原始立体视频和失真立体视频每帧图像的绝对差值图；计算原始视频绝对差值图和失真视频绝对差值图的峰值信噪比，作为立体视频的立体感值。本方法对立体视频质量进行了全面的评估，提高了评估质量。

主权项

一种立体视频质量评价方法，其特征在于，从视频质量和视频立体感两个方面综合、全面地评价立体视频，所述方法包括以下步骤：(1)采用基于梯度的结构相似度算法提取原始视频帧图像X和失真视频帧图像Y的子块平均亮度l(x,y)、子块梯度对比度C_g(x,y)和子块梯度相关系数S_g(x,y)，最后得到每个子块的梯度结构相似度指标GSSIM(x,y)；(2)基于人眼视觉特性，提取每个子块的亮度信息、运动信息和结构信息，从而得出亮度权重L、运动权重M和结构权重E，进而计算出每个子块的质量权重w_ij＝L_ij·E_ij·M_ij；(3)结合每个子块的梯度结构相似度指标GSSIM_ij和质量权重w_ij，分别得到左或右视点的单帧质量Q_i；(4)通过单帧质量Q_i获取单视点视频质量Q；(5)基于人类立体视觉特性，赋予左或右视点视频质量不同的权重，得到立体视频的质量值；(6)计算原始立体视频和失真立体视频每帧图像的绝对差值图D；(7)计算原始视频绝对差值图和失真视频绝对差值图的峰值信噪比，作为立体视频的立体感值；其中，所述基于梯度的结构相似度算法为：利用Sobel算子分别获得原始视频帧图像X和失真视频帧图像Y的梯度模值矩阵X'和Y'；将X、Y、X'和Y'分别划分为m个大小为16×16的不重叠子块，用x、y、x'和y'分别表示原始视频帧图像子块、失真视频帧图像子块、原始视频帧的梯度模值图像子块和失真视频帧的梯度模值图像子块。