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申请/专利权人：杭州当虹科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种针对去噪视频的无参视频质量评估方法，包括以下步骤：对去噪前的视频和去噪后的视频进行采样，每次分别提取对应的连续5帧，作为时序提取模块的输入；设置时序提取模块包括第一卷积神经网络、第一局部自注意力层、第二卷积神经网络和第二局部自注意力层；对去噪前视频的连续5帧原始帧处理最后输出层生成去噪前特征图BT；对去噪后视频的连续5帧原始帧处理最后输出层生成去噪后特征图AT；设置自注意力融合模块包括依次设置的特征提取单元、预训练的卷积神经网络和多个通道注意力卷积单元，最终获得注意力总特征图O；将注意力总特征图O作为综合质量评估模块的输入，最后输出一个介于0到1之间的分数，代表视频的综合质量评分。

主权项：1.一种针对去噪视频的无参视频质量评估方法，其特征在于，应用于包括时序提取模块、自注意力融合模块和综合质量评估模块的视频质量评估系统，包括以下步骤：对去噪前的视频和去噪后的视频进行采样，每次分别提取对应的连续5帧，作为时序提取模块的输入；设置时序提取模块包括第一卷积神经网络、第一局部自注意力层、第二卷积神经网络和第二局部自注意力层；对去噪前视频的连续5帧原始帧，使用预训练的第一卷积神经网络进行特征提取，选取卷积层的输出作为特征图，忽略全连接层的输出，将卷积层输出的特征图输入到第一局部自注意力层，设计多个同上述结构一致的第一局部自注意力层，连接起来，最后输出层生成去噪前特征图BT；对去噪后视频的连续5帧原始帧，使用预训练的第二卷积神经网络ResNet101进行特征提取，选取卷积层的输出作为特征图，忽略全连接层的输出，将卷积层输出的特征图输入到第二局部自注意力层，设计多个同上述结构一致的第二局部自注意力层，连接起来，最后输出层生成去噪后特征图AT；设置自注意力融合模块包括依次设置的特征提取单元、预训练的卷积神经网络和多个通道注意力卷积单元，将得到的去噪前特征图BT和去噪后特征图AT做级联，拼接在一起输入到特征提取单元得到融合特征图T，对融合特征图T使用预训练的卷积神经网络VGGNet进行特征提取，选取最后5个卷积层的输出作为特征图输出得到视频在不同尺度上的融合子特征图序列TP1、TP2、TP3、TP4和TP5，将融合子特征图分别输入通道注意力卷积模块得到该通道注意力卷积模块输出子特征图，而后与下一个融合子特征图级联后输入下一个通道注意力卷积模块，最终获得注意力总特征图O；将注意力总特征图O作为综合质量评估模块的输入，依次通过所述综合质量评估模块的3D卷积层组、全连接层和激活函数，输出一个介于0到1之间的分数，代表视频的综合质量评分。

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