边缘加强的超高清视频质量评估

作     者：滕建新 何杰锋 袁锦春 邢凤闯 王捍贫 Teng Jianxin;He Jiefeng;Yuan Jinchun;Xing Fengchuang;Wang Hanpin

作者机构：广州市广播电视台广州510310 广州大学计算机科学学院广州510006 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2023年第28卷第3期

页      码：691-701页

摘      要：目的随着网络和电视技术的飞速发展,观看4 K(3840×2160像素)超高清视频成为趋势。然而,由于超高清视频分辨率高、边缘与细节信息丰富、数据量巨大,在采集、压缩、传输和存储的过程中更容易引入失真。因此,超高清视频质量评估成为当今广播电视技术的重要研究内容。本文提出了一种边缘加强的超高清视频质量评估方法。方法对输入视频的每一帧进行拆分处理,利用边缘检测算子对R、G、B三通道的图像分别进行边缘检测,合并R、G、B三通道的边缘信息得到视频帧的边缘图像。设计边缘掩蔽、内容依赖和时域记忆3个网络模块分别提取相应的特征,将特征输入到全连接层中进行降维处理后获得质量特征,基于质量特征计算输入视频的视频质量分数。由于超高清视频具有丰富的边缘,边缘细节清晰度极高,因此在边缘处引入的失真通常较为明显,而本文提出的边缘加强方法特别适用超高清视频的质量评估。同时由于提出的方法引入了内容依赖和时域迟滞特性,因此也同时适用其他野生视频的质量评估。结果实验在包括超高清在内的4个视频质量评估数据集上进行,与5种主流方法进行比较,结果表明提出的方法性能优越。在Ko NVi D-1K、DVL2021、LIVE-Qualcomm、LSVQ据集上,与当前性能最好的方法相比,SROCC(Spearman rank-order correlation coefficient)指标分别提升了3.9%、4.2%、10.0%和0.6%,PLCC(Pearson’s linear correlation coefficient)指标分别提升了3.9%、2.2%、10.1%和0.1%。结论本文方法结合超高清视频的特点,更好地拟合了人眼视觉特性,获得了当前最好的性能;同时由于未使用光流方法,大幅减少了计算量,获得了很好的泛化能力。

主 题 词：超高清视频 视频质量评估(VQA) 卷积神经网络(CNN) 人类视觉系统(HVS) 边缘增强 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.220648

馆 藏 号：203120967...