摘要
我们提出了一种盲视频质量评估（无参考，NR）模型，该模型不针对特定失真类型。该方法基于视频场景在离散余弦变换（DCT）域中的时空统计模型，以及一个用于刻画场景中运动特性的运动模型，以实现视频质量的预测。利用上述模型，我们定义了视频统计特征与感知特征，构成一种无需原始无失真视频作为参照即可预测主观质量得分的视频质量评估（VQA）算法。本文的贡献主要体现在三个方面：1）我们提出了一种适用于视频的时空自然场景统计（NSS）模型；2）我们提出了一种量化视频场景中运动一致性（motion coherency）的运动模型；3）我们验证了所提出的NSS模型与运动一致性模型在视频质量评估中的适用性，并基于此设计了一种盲视频质量评估算法——video BLIINDS。该算法在LIVE VQA数据库和EPFL-PoliMi视频数据库上的测试结果表明，其性能接近当前最先进的有参考和无参考VQA算法水平。