基于视敏度的Q STAR模型参数预测

Q-STAR模型是现有的客观视频质量评价中最接近主观得分的模型,但是在解码端难以从丢包解码后的YUV视频序列中提取与编码端相一致的运动矢量信息,从而影响模型参数的预测。针对该问题,提出了基于视敏度信息的模型参数预测方法,从YUV视频序列中提取时间域和空间域视敏度特征,并结合Q-STAR模型中提取的特征进行预测。通过实验发现,使用视敏度信息代替原有的运动矢量信息进行预测,所得模型参数值与Q-STAR基本相符,并且计算更为简单。