基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统

本发明提供的基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统，方法包括：步骤1：对视频数据进行分割并随机提取图像帧，构建特征序列获得图像质量分数；步骤2：将视频数据分割并进行运动估计获得第二视频子集；步骤3：对第二视频子集进行图像差分计算，再输入至预训练的图像差异检测器和多层感知机中，以获得反应视频时间稳定性的质量分数；步骤4、对质量分数综合评估获得最终评估得分。本发明从时域和空域上对视频质量进行综合评估，在无参考视频的情况下，针对渲染视频中容易出现的失真类型进行额外优化，有助于判断渲染画面的优劣，辅助用户在画质和渲染开销之间权衡，从而优化在不同平台的渲染画面设置。