基于内容视觉感知和传输失真的无参考视频质量客观评价

摘要

通过分析和研究视频内容特征、编解码失真特征和传输时延特征对视频质量评价的影响,结合人眼视觉特性及其数学模型,提出了一种综合考虑传输和编解码失真的基于内容感知的无参考视频质量评价方法,并构建其数学模型。在该方法中,首先采用视频帧图像纹理复杂性特征、图像的局部对比度、时域信息及其视觉感知来描述视频内容,构建其内容感知模型,并以此探讨视频内容及其视觉感知对视频质量的影响;然后,探讨比特率与视频质量之间的关系,构建其模型,研究视频比特率对其质量的影响;接着,结合视频传输时延特征,构建了由于传输时延失真而产生的视频质量下降的质量评价模型;最后,采用凸优化方法综合3个方面的模型,提出了一种综合考虑视频内容、编解码失真、传输时延失真和视觉特性的无参考视频质量评价模型。并采用多个建立的视频数据库和开源数据库中的数据和视频进行了测试验证,并与17种现有视频质量评价模型进行了性能对比;结果表明,所提模型的精度Pearson相关系数和Spearman秩序相关系数值最小分别能够达到0.8773和0.8336,最大可以实现0.9383和0.9438,表现出了较好的泛化性能,且复杂度比较低。综合模型精度、泛化性能、复杂性3个方面的性能参数表明,所提模型是一个性能比较优异的视频质量评价模型。