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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超分辨率视频的无参视频质量评估方法，包括：为原始的低分辨率视频设计低分辨率特征提取单元得到低分辨率特征图L，为超分后的高分辨率视频设计高分辨率视频特征提取单元高分辨率特征图H；使用预训练的卷积神经网络ResNet50进行特征提取得到低分辨率视频L在不同尺度上的画质特征，以及高分辨率视频在不同尺度上的画面特征；将低分辨率画质特征LP1和高分辨率画质特征HP1做级联，输入到通道注意力卷积模块，获得融合采样输出特征图O；对高分辨率视频的高分辨帧进行下采样操作，得到输出特征图T；将融合采样特征图O和输出特征图T两者级联，作为综合质量评估模块的输入，经综合质量评估模块处理后输出一个介于0到1之间的分数。
主权项：1.一种针对超分辨率视频的无参视频质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：为原始的低分辨率视频设计低分辨率特征提取单元得到低分辨率特征图L，为超分后的高分辨率视频设计高分辨率视频特征提取单元高分辨率特征图H；将低分辨率特征图L和高分辨率特征图H分别使用预训练的卷积神经网络ResNet50进行特征提取，选取最后4个卷积层的输出作为特征图输出，忽略全连接层，分别得到低分辨率视频L在不同尺度上的画质特征LP1、LP2、LP3和LP4，以及高分辨率视频在不同尺度上的画面特征HP1、HP2、HP3和HP4；将低分辨率画质特征LP1和高分辨率画质特征HP1做级联，输入到通道注意力卷积模块，将通道注意力卷积模块的输出特征图O1与上面获得的低分辨率画质特征LP2和高分辨率画质特征HP2做级联，输出到下一个通道注意力卷积模块，重复上述步骤，在经过4个通道注意力卷积模块之后，最终获得融合采样输出特征图O；对高分辨率视频的高分辨帧进行下采样操作，将低分辨率视频的低分辨率的帧和下采样操作后的高分辨率特征图级联，送入相关性特征提取单元，最后得到输出特征图T，每个像素代表该位置上低分辨率帧和高分辨率帧之间的相关性大小；将融合采样特征图O和输出特征图T两者级联，作为综合质量评估模块的输入，经综合质量评估模块处理后输出一个介于0到1之间的分数，代表视频的综合质量评分。
全文数据：
权利要求：
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