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申请/专利权人：广东博华超高清创新中心有限公司
摘要：本发明提供了一种基于帧内和帧间特征表征的超高清视频质量评价方法，涉及网络包括图像质量评价分支IQA分支和视频质量评价分支VQA分支，分别以视频帧和视频片段作为输入；在IQA分支中，使用ResNet50架构提取视频帧内特征；而在VQA分支中，使用Swin‑3DvideoSwinTransformer提取特征来评估视频片段质量；两个分支的分数经过单独回归并通过集成学习进行组合，得到最终的视频质量得分。本发明方法确保了对视频质量的全面评估，同时考虑到了视频的动态和静态特征，提高了评估的准确性和效率。
主权项：1.一种基于帧内和帧间特征表征的超高清视频质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对超高清分辨率的视频进行帧间交叉采样，形成i段新的视频片段记作Segi，同时，对视频帧划分M*M的区域，每个区域选取n*n的像素，重组成新的视频帧记作framej；S2.分别使用在图像网上预训练的模型初始化图像质量评价分支的残差网络和视频质量评价分支的滑动窗口视频自注意力网络；S3.将S1输出的Segi和framej分别输入到S2的所述残差网络和所述滑动窗口视频自注意力网络中，所述残差网络提取二维视频图像帧质量特征，记作VECf；所述滑动窗口视频自注意力网络提取视频动态质量特征，记作VECSeg；S4.分别对S3输出的VECf和VECSeg进行处理，将VECf展平，并通过全连接回归到质量得分，即该视频帧的质量得分，记作MOSf；将VECSeg降维，之后与VECf的处理方法一致，通过全连接回归到质量得分，即视频片段的质量得分，记作MOSSeg；S5.求出每10个MOSf的平均值，再与对应视频片段的质量得分MOSSeg进行平均，得到该片段的综合得分，记作MOSavg；S6.根据S1交叉采样时确定的i的取值，对所有片段的综合得分求平均，得到最终的视频质量得分。
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百度查询： 广东博华超高清创新中心有限公司 一种基于帧内和帧间特征表征的超高清视频质量评价方法
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