考虑背景失真的无参考视频质量评价方法

摘要

现实场景下拍摄的视频由于存在各种未知失真类型、缺少参考视频，对此类视频的质量评价是一个十分具有挑战性的任务.近年来，研究人员将人类视觉系统的先验知识融合在质量评价任务中.在此基础上，提出一种考虑背景失真的无参考视频质量评价方法.该方法在考虑视频内容的同时，显著增强了对视频背景中信息丢失问题的敏感度，在特征提取阶段充分考虑背景特征的提取；随后，通过引入结合门控机制的通道挖掘技术，高效整合高低维特征，使特征通道更加精准地聚焦于背景失真细节；最终，利用时序建模模块构建特征的时间维度模型，并通过线性回归方法生成视频质量的客观量化评分.使用SROCC(spearman rank order correlation coefficient)、PLCC(pearson linear correlation coefficient)和RMSE(root mean squared error)等评价指标在公开数据集KoNViD-1k、LIVE-Qualcomm和CVD2014开展实验，结果表明该方法不仅与人类主观感知具有高度相关性，且预测误差较小，有效提升了视频质量评估的准确性和可靠性，能够更贴近地模拟人类对视频质量的直观评价.

关键词

视频质量评价 / 无参考 / 背景失真 / 通道挖掘机制 / 时序建模