视频帧插值的感知质量评估

帧质量对于视频帧插值（VFI）的研究与应用均至关重要。在近期的 VFI 研究中，通常采用全参考图像质量评估方法来评价 VFI 帧的质量。然而，全参考方法所必需的高帧率参考视频在大多数 VFI 应用中难以获取。为了在无参考视频的情况下评估 VFI 帧的质量，本文提出了一种无参考感知质量评估方法。该方法更契合 VFI 应用场景，且其评估分数与人类主观意见一致。首先，通过主观实验构建了一个新的 VFI 质量评估数据集，用于评估插值帧的意见分数。该数据集利用 9 种最先进的 VFI 算法，从高质量视频中提取帧三元组构建而成。所提出的方法结合原始 VFI 输入对，评估帧的感知连贯性。具体而言，该方法采用包含三个并行特征流水线的三元组网络架构，以提取插值帧及原始帧对的深度感知特征。联合计算并优化双向并行特征的连贯性相似度，将其作为感知度量。在实验中，全参考和无参考质量评估方法均在新建的质量数据集上进行了测试。结果表明，在该数据集上，所提出的方法在所有对比的质量评估方法中取得了最佳性能。