專利名稱：壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)字視頻技術(shù)，尤其涉及一種壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
近年來(lái)數(shù)字視頻技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，已經(jīng)形成了H.264、MPEG-2、MPEG-4、JPEG2000、AVS等壓縮編解碼標(biāo)準(zhǔn)，在保持較好圖像質(zhì)量的前提下可以達(dá)到很高的壓縮比。但在高壓縮比情況下，都會(huì)引入不同程度的圖像質(zhì)量損傷。目前視頻質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法大致分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)兩個(gè)方面。
主觀評(píng)價(jià)是直接利用觀察者對(duì)被測(cè)編解碼系統(tǒng)質(zhì)量的直接反映來(lái)確定系統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法。但是，主觀評(píng)價(jià)方法耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)用高、穩(wěn)定性和可移植性差，不適合實(shí)時(shí)的視頻質(zhì)量的評(píng)價(jià)。
客觀評(píng)價(jià)目前主流方法有全參考幀(Full-Reference，簡(jiǎn)稱FR)、半?yún)⒖紟?Reduced-Reference，簡(jiǎn)稱RR)和無(wú)參考幀(No-Reference，簡(jiǎn)稱NR)度量模型。以上幾種視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，大部分針對(duì)解壓縮域的視頻進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，絕大部分無(wú)法做到實(shí)時(shí)，實(shí)現(xiàn)的過(guò)程費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)、復(fù)雜度高，無(wú)法做到對(duì)于視頻質(zhì)量的即時(shí)監(jiān)控。
2005年3月16日公開(kāi)的中國(guó)專利申請(qǐng)?zhí)枮?2822660.7的發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于估計(jì)壓縮視頻數(shù)據(jù)客觀質(zhì)量的方法和系統(tǒng)。該發(fā)明使用MPEG譯碼器對(duì)壓縮視頻進(jìn)行譯碼，生成解壓縮視頻數(shù)據(jù)；判斷此解壓縮視頻數(shù)據(jù)是否為內(nèi)部編碼，若是則進(jìn)行DCT變換，得到相應(yīng)DCT系數(shù)中的AC頻帶。同時(shí)，對(duì)于解壓縮視頻數(shù)據(jù)的每個(gè)塊，提取量化矩陣以及量化尺度。此后獲得轉(zhuǎn)化的DCT系數(shù)方差，根據(jù)方差、量化矩陣和量化尺度確定DCT系數(shù)的平均量化誤差，以此計(jì)算出峰值信噪比(PSNR)。
現(xiàn)有技術(shù)的主要缺點(diǎn)如下 (1)在參數(shù)提取和處理之前，需要譯碼器對(duì)壓縮視頻進(jìn)行解碼，生成解壓縮數(shù)據(jù)，以獲取DCT系數(shù)，這樣就變成了對(duì)解壓縮域視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，失去了在壓縮域進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)和意義； (2)需要對(duì)解壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判別是否為內(nèi)部編碼，然后對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)變換，這種方法只考慮到了內(nèi)部編碼宏塊，而對(duì)于壓縮視頻中占據(jù)近半數(shù)的外部編碼(即幀間編碼)宏塊未作分析，這樣對(duì)視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的精確度有很大影響； (3)最終計(jì)算結(jié)果為視頻的峰值信噪比

其中，MSE是原圖像與處理圖像之間均方誤差，并以此來(lái)判別視頻質(zhì)量；但是，峰值信噪比本身只能機(jī)械的反映圖像的差別，而對(duì)于圖像質(zhì)量問(wèn)題，兩種完全不同的圖像處理會(huì)產(chǎn)生完全相同的PSNR值，如圖5a、5b和5c所示，其中圖5a為疊加有塊狀誤碼的第一處理后圖像，其MSE值為21.6；圖5b為原始參考圖像；圖5c為疊加有隨機(jī)噪聲的第二處理后圖像，MSE值為27.10。但是觀察者會(huì)認(rèn)為噪聲圖像5c的誤差比塊誤碼圖像5a的誤差要小。因此，PSNR方法不適合于視頻圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中需要對(duì)壓縮視頻進(jìn)行解壓縮處理且對(duì)視頻評(píng)價(jià)精確度不高的的缺陷，提供一種能夠精確地對(duì)壓縮視頻進(jìn)行評(píng)價(jià)且不需要對(duì)壓縮視頻進(jìn)行解壓縮的一種壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)系統(tǒng)。
該壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括獲取壓縮視頻碼流；從所述壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)；根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值；根據(jù)所述評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算所述新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
本發(fā)明的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，通過(guò)根據(jù)壓縮視頻特征參數(shù)及其主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算出評(píng)價(jià)權(quán)值，以對(duì)新的壓縮視頻質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，不需要對(duì)該壓縮視頻進(jìn)行解壓縮，完全在壓縮視頻域進(jìn)行參數(shù)的提取和處理，直接對(duì)壓縮視頻的損傷進(jìn)行評(píng)估；并且由于擬合了主觀評(píng)價(jià)值，使得客觀評(píng)價(jià)更為精確。
該壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)包括碼流接收裝置，用于接收壓縮視頻碼流；參數(shù)提取裝置，用于從所述壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)；主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值；分析裝置，用于根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值；客觀評(píng)價(jià)裝置，用于根據(jù)所述評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算所述新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
本發(fā)明的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過(guò)分析裝置根據(jù)參數(shù)提取裝置提取的壓縮視頻特征參數(shù)及主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的其主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算出評(píng)價(jià)權(quán)值，由客觀評(píng)價(jià)裝置對(duì)新的壓縮視頻質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，不需要對(duì)該壓縮視頻進(jìn)行解壓縮，完全在壓縮視頻域進(jìn)行參數(shù)的提取和處理，直接對(duì)壓縮視頻的損傷進(jìn)行評(píng)估；并且由于擬合了主觀評(píng)價(jià)值，使得客觀評(píng)價(jià)更為精確。



圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的流程圖； 圖2是本發(fā)明第一實(shí)施例壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中步驟104的流程圖； 圖3是本發(fā)明第一實(shí)施例壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖； 圖4是本發(fā)明第一實(shí)施例壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)參數(shù)提取裝置的具體結(jié)構(gòu)框圖； 圖5a是參考圖像的第一處理后圖像； 圖5b是原始參考圖象； 圖5c是參考圖象的的第二處理后圖像。

具體實(shí)施例方式 以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
如圖1所示，本發(fā)明第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法具體包括以下步驟 步驟102，獲取壓縮視頻碼流； 步驟104，從該壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)； 步驟106，根據(jù)特征參數(shù)和該壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值； 步驟108，從新壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)； 步驟110，根據(jù)評(píng)價(jià)權(quán)值和該新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中，步驟104中所提取的特征參數(shù)為壓縮視頻的碼率、交流能量值和非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。如圖2所示，第一實(shí)施例中具體提取特征參數(shù)的具體步驟包括 步驟a，獲取壓縮視頻碼流的碼率； 步驟b，判斷壓縮視頻是否為I幀，如果是，執(zhí)行步驟c；如果否，執(zhí)行步驟d； 步驟c，提取所述壓縮視頻碼流的交流能量值； 步驟d，判斷壓縮視頻碼流是否為P幀，如果是，執(zhí)行步驟e； 步驟e，計(jì)算壓縮視頻的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。
步驟108中從新壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)的具體步驟與步驟104相同，在此不再贅述。
上述步驟a中，碼率是指視頻文件在單位時(shí)間內(nèi)使用的比特流量，它是視頻編碼中畫面質(zhì)量控制的重要部分。在觀看壓縮視頻時(shí)，人眼出現(xiàn)的主要圖像降質(zhì)現(xiàn)象有蚊子噪聲、圖像振鈴、圖像跳躍等。以上壓縮視頻圖像產(chǎn)生的缺陷，主要由壓縮編碼處理中DCT系數(shù)的量化引起的，而量化步長(zhǎng)的大小，即壓縮比率的大小歸根結(jié)底反映在視頻碼率這一參數(shù)上。同樣分辨率下，視頻文件的碼率越大，壓縮比就越小，畫面質(zhì)量就越高。
與基于解壓縮域視頻的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法不同，第一實(shí)施例中基于壓縮域視頻流的評(píng)價(jià)方法可以從碼流中直接獲取碼率這一重要特征參數(shù)。在同一視頻不同碼率的主觀評(píng)價(jià)中，其主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與碼率嚴(yán)格成正比。雖然碼率的增長(zhǎng)與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果并不是成線性正比，但是獲取碼率值為視頻圖像質(zhì)量的測(cè)量提供了大致方向。
步驟c中，交流能量值代表了一幅圖像幀內(nèi)的變化情況，即一幅圖像的復(fù)雜程度。而當(dāng)一幅圖像的高頻部分被削弱時(shí)，圖像看起來(lái)就會(huì)顯得模糊。模糊產(chǎn)生的原因有很多種。最常見(jiàn)的有運(yùn)動(dòng)模糊和散焦模糊。對(duì)圖像進(jìn)行壓縮后，圖像的模糊是在量化過(guò)程中高頻系數(shù)，即交流能量的丟失所致。
交流能量值的計(jì)算公式為

其中，N為一幅圖像的總塊數(shù)；ack為一個(gè)塊中除直流系數(shù)之外的所有的DCT系數(shù)的平方和，具體計(jì)算公式為

C(m，n)為DCT系數(shù)；ACmax為最大的交流能量值，是通過(guò)計(jì)算一個(gè)水平和垂直方向都是黑白交錯(cuò)的8×8個(gè)點(diǎn)的塊得到的。本實(shí)施例中，計(jì)算的交流能量值A(chǔ)C是相對(duì)于理論上最大的交流能量值A(chǔ)Cmax的相對(duì)值。
交流能量值反映了圖像高頻系數(shù)的復(fù)雜度，值越大圖像細(xì)節(jié)越豐富，在量化和運(yùn)動(dòng)估計(jì)補(bǔ)償(使用基于塊匹配法的壓縮算法)過(guò)程中，也越是容易出現(xiàn)損傷和誤差。
壓縮視頻流采用的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，一般是基于宏塊進(jìn)行處理，即被預(yù)測(cè)宏塊與參考宏塊不在幀內(nèi)的同一位置時(shí)，編碼器將調(diào)用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)來(lái)進(jìn)行編碼。當(dāng)宏塊沒(méi)有運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償時(shí)，稱其為非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊。由于運(yùn)動(dòng)估計(jì)中采用了塊匹配的方法，運(yùn)動(dòng)估值的最小單位為宏塊(16×16像素)，所以在壓縮編碼過(guò)程中很容易造成圖像宏塊間相關(guān)性降低。特別是高頻細(xì)節(jié)較為豐富的視頻序列，若圖像同時(shí)存在快速運(yùn)動(dòng)，則很容易出現(xiàn)塊效應(yīng)損傷。步驟e中，非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率的計(jì)算公式為

其中NNo_MC為非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊個(gè)數(shù)，NTotal為幀內(nèi)總宏塊個(gè)數(shù)。
第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中通過(guò)對(duì)非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊的分析，我們可以得到，當(dāng)視頻內(nèi)容變化不明顯時(shí)，大量的宏塊都與參考幀中的宏塊匹配的很好，那么幀內(nèi)的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊的數(shù)量就會(huì)比較大。例如，體育運(yùn)動(dòng)的暫停期間，一般只有一些小對(duì)象的運(yùn)動(dòng)，而且攝像機(jī)的鏡頭會(huì)被固定，因此相應(yīng)的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊的數(shù)量會(huì)很大。另一方面，當(dāng)視頻內(nèi)容變化很快時(shí)，很多宏塊都不能很好的和它們參考幀宏塊相匹配，因此，幀間編碼的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊數(shù)量就會(huì)很小。比率α可以很好的符合視頻中運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的變化并且和人的感覺(jué)比較一致。比率α越高代表視頻中運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度越小，反之，則視頻中運(yùn)動(dòng)越大。
第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中，步驟b，判斷接收到的壓縮視頻碼流是否為I幀，當(dāng)接收到的壓縮視頻碼流為I幀時(shí)，再提取該壓縮視頻的交流能量值；如果不是I幀，則判斷接收到的壓縮視頻碼流是否為P幀，如果是P幀，再計(jì)算該壓縮視頻的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。
其中，I幀為幀內(nèi)編碼幀，是全幀壓縮編碼幀，可以從I幀中提取到評(píng)價(jià)所需的全部參數(shù)。P幀為前向預(yù)測(cè)編碼幀，由于P幀的宏塊中只包含幀間編碼的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊，因此，從P幀中提取非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊數(shù)量比較容易，提高了特征參數(shù)提取的效率。
壓縮視頻存在的主要降質(zhì)類型有塊效應(yīng)、模糊、蚊子噪聲、圖像振鈴等。本發(fā)明第一實(shí)施例中，對(duì)壓縮視頻的碼率、交流能量值及非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率三個(gè)參數(shù)進(jìn)行提取，經(jīng)過(guò)處理后即可較好的反應(yīng)以上幾種圖像損傷，符合人眼的視覺(jué)觀賞特性，能夠以最小的代價(jià)獲得比以往發(fā)明更為精確的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)值。當(dāng)然根據(jù)實(shí)際需要，也可以選取壓縮視頻的其他特征參數(shù)，如運(yùn)動(dòng)矢量等時(shí)間域、空間域的參數(shù)。但是根據(jù)實(shí)驗(yàn)證明，選取第一實(shí)施例中的三個(gè)參數(shù)為本發(fā)明較優(yōu)的方案。
關(guān)于參數(shù)的提取方法，可根據(jù)不同的壓縮算法(MPEG/H.26*等)所采用的不同編碼器，采用相對(duì)應(yīng)的碼流分析程序，實(shí)現(xiàn)壓縮視頻碼流的分析和參數(shù)提取。
本發(fā)明第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，步驟106中采用多元線性回歸分析的方法根據(jù)特征參數(shù)和該壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值。
現(xiàn)有技術(shù)中，有多種算法可以實(shí)現(xiàn)多元線性回歸分析，第一實(shí)施例中使用LINEST函數(shù)進(jìn)行多元線性回歸分析，當(dāng)然根據(jù)實(shí)際需要也可采用其他實(shí)現(xiàn)算法。
LINEST的功能為運(yùn)算結(jié)果返回一線性回歸方程的參數(shù)，即當(dāng)已知一組最終結(jié)果為Y的因變量序列值、N組Xi相關(guān)自變量因素的數(shù)量序列值時(shí)，函數(shù)返回回歸方程的系數(shù)bi(i＝1，2...n單位變量)和常數(shù)a(固定常量)。多元回歸方程模型則為y＝b1*x1+b2*X2......+bn*Xn+a。
LINEST函數(shù)的語(yǔ)法為L(zhǎng)INEST(known_y′s，known_x′s，const，stats) Known_y′s是關(guān)系表達(dá)式y(tǒng)＝mx+b中已知的y值集合。
如果數(shù)組known_y′s在單獨(dú)一列中，則known_x′s的每一列被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。
如果數(shù)組known-y′s在單獨(dú)一行中，則known-x′s的每一行被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。
Known_x′s是關(guān)系表達(dá)式y(tǒng)＝mx+b中已知的可選x值集合。
數(shù)組known_x′s可以包含一組或多組變量。如果只用到一個(gè)變量，只要known_y′s和known_x′s維數(shù)相同，它們可以是任何形狀的區(qū)域。如果用到多個(gè)變量，則known_y′s必須為向量(即必須為一行或一列)。
如果省略known_x′s，則假設(shè)該數(shù)組為{1，2，3，...}，其大小與known_y′s相同。
Const為一邏輯值，用于指定是否將常量b強(qiáng)制設(shè)為0。
如果const為TRUE或省略，b將按正常計(jì)算。
如果const為FALSE，b將被設(shè)為0，并同時(shí)調(diào)整m值使y＝mx。
Stats為一邏輯值，指定是否返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值。
如果stats為TRUE，則LINEST函數(shù)返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值，返回?cái)?shù)組為{mn，mn-1，...，m1，b；sen，sen-1，...，se1，seb；r2，sey；F，df；ssreg，ssresid}。
如果stats為FALSE或省略，LINEST函數(shù)只返回系數(shù)m和常量b。
在第一實(shí)施例中，最終結(jié)果Y即為視頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)結(jié)果，相關(guān)自變量因素Xi即為碼率、交流能量和平均運(yùn)動(dòng)矢量三組參數(shù)。最終使用函數(shù)回歸計(jì)算得到Y(jié)＝a+b1*B+b2*M+b3*A。Y根據(jù)不同的打分制，其取值范圍可定為0-10，或0-100，B為碼率，A為交流能量，M為非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率，a為常量，b1、b2、b3為評(píng)價(jià)權(quán)值(針對(duì)不同壓縮算法、不同清晰度視頻，a與b1、b2、b3相應(yīng)改變)。
其中，將參數(shù)碼率B、交流能量A、非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率M作歸一化處理，使其處于同一數(shù)量級(jí)，使b1、b2、b3亦處于同一數(shù)量等級(jí)。
在評(píng)價(jià)過(guò)程中，將處理過(guò)的特征參數(shù)引入多元線性回歸分析，模擬人眼視覺(jué)特性，使其掌握提取的特征參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果之間關(guān)系的一般規(guī)律，來(lái)最終確定相關(guān)系數(shù)權(quán)值，得到更加精確的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果。
根據(jù)實(shí)際需要也可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行分析，而且分析結(jié)果精度很高，但是計(jì)算的時(shí)間相對(duì)多元線性回歸分析法較慢。
如圖3所示，本發(fā)明第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)具體包括 碼流接收裝置21，用于接收壓縮視頻碼流； 參數(shù)提取裝置22，用于從壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)； 主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)23，用于存儲(chǔ)壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值； 分析裝置24，根據(jù)特征參數(shù)和壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值； 客觀評(píng)價(jià)裝置25，用于根據(jù)評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
其中，如圖4所示，參數(shù)提取裝置22具體包括 碼率計(jì)算模塊222，用于計(jì)算壓縮視頻碼流的碼率； 分類模塊224，判斷所述壓縮視頻碼流為I幀或P幀；當(dāng)壓縮視頻碼流為I幀時(shí)，將壓縮視頻碼流發(fā)送至交流能量計(jì)算模塊226，當(dāng)壓縮視頻碼流為P幀時(shí)，將壓縮視頻碼流發(fā)送至非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊計(jì)算模塊228； 交流能量計(jì)算模塊226，用于計(jì)算壓縮視頻的交流能量值； 非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊計(jì)算模塊228，用于計(jì)算壓縮視頻的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。
優(yōu)選的，參數(shù)提取裝置22還包括歸一化計(jì)算模塊，用于對(duì)各個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行歸一化計(jì)算，使之處于同一個(gè)數(shù)量級(jí)。
第一實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，分析裝置24為多元線性回歸分析裝置，采用多元線性回歸分析方法根據(jù)特征參數(shù)和壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值。當(dāng)然，該分析裝置24也可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析裝置等其他裝置。
以下結(jié)合具體數(shù)據(jù)對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行描述。
如圖1至圖4所示，將50個(gè)壓縮視頻樣本，如MPEG-2的ES(Elementary Stream，視頻基本流)序列，經(jīng)主觀評(píng)價(jià)后，將得到的視頻質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)值存儲(chǔ)到主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
將該50個(gè)壓縮視頻樣本送入?yún)?shù)提取裝置，提取相應(yīng)的碼率、交流能量以及非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率值并作歸一化處理。
根據(jù)特征參數(shù)值及相應(yīng)壓縮視頻樣本在主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)中的主觀評(píng)價(jià)值，采用多元線性回歸分析進(jìn)行計(jì)算，最終確定各個(gè)參數(shù)的評(píng)價(jià)權(quán)值。
得到壓縮視頻客觀評(píng)價(jià)值的計(jì)算公式Y(jié)＝a+b1*B+b2*M+b3*A。
其中，客觀評(píng)價(jià)值Y的取值范圍為1-100；B為碼率，M為非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率，A為交流能量。由于B、M、A原值不是一個(gè)數(shù)量級(jí)，為計(jì)算方便，建議對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，使B、M、A的取值范圍在1-10之間，a為常量，b1、b2、b3為參數(shù)權(quán)值。
對(duì)某個(gè)新的原始視頻壓縮碼流X，經(jīng)過(guò)參數(shù)提取模塊后獲得碼率、交流能量以及非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率值，將參數(shù)帶入客觀評(píng)價(jià)值計(jì)算公式Y(jié)＝a+b1*B+b2*M+b3*A 例如，提取新的壓縮視頻的視頻參數(shù)并進(jìn)行歸一化處理后，得到B＝5，M＝7，A＝3。經(jīng)LINEST函數(shù)計(jì)算得到的公式里的常量以及參數(shù)權(quán)值為a＝57，b1＝1，b2＝1.5，b3＝2.5。帶入上述公式計(jì)算，得到新視頻序列X的客觀評(píng)價(jià)值為85，而實(shí)際中X的主觀評(píng)價(jià)值為86.5。
由此可見(jiàn)，使用本發(fā)明實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)系統(tǒng)得到的客觀評(píng)價(jià)值與主觀值擬合度較高，滿足對(duì)壓縮視頻質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控的技術(shù)要求。
本發(fā)明實(shí)施例的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn) (1)完全在壓縮視頻域進(jìn)行參數(shù)的提取和處理，直接對(duì)壓縮視頻的損傷進(jìn)行評(píng)估； (2)在考慮內(nèi)部編碼宏塊特征的同時(shí)，考慮到人眼視覺(jué)特征，提取出幀間編碼宏塊的相應(yīng)參數(shù)，使評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于現(xiàn)有方案。
(3)以主觀評(píng)價(jià)值為擬合對(duì)象，綜合壓縮域內(nèi)部、外部編碼宏塊參數(shù)，最終使其與主觀評(píng)價(jià)值進(jìn)行線性擬合而得到計(jì)算公式，從而可推導(dǎo)任意壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
應(yīng)說(shuō)明的是以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明而非限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，一切不脫離本發(fā)明的精神和范圍的技術(shù)方案及其改進(jìn)，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍中。
權(quán)利要求
1.一種壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括
獲取壓縮視頻碼流；
從所述壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)；
根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值；
根據(jù)所述評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算所述新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值的操作具體包括通過(guò)多元線性回歸分析或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的方法根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算所述評(píng)價(jià)權(quán)值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述特征參數(shù)包括所述壓縮視頻的碼率、交流能量值和非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率中的任意組合。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述從所述壓縮視頻的碼流中提取特征參數(shù)的操作具體包括
獲取所述壓縮視頻碼流的碼率；
當(dāng)所述壓縮視頻碼流為I幀時(shí)，提取所述壓縮視頻的交流能量值；
當(dāng)所述壓縮視頻碼流為P幀時(shí)，計(jì)算所述壓縮視頻的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率為非運(yùn)動(dòng)宏塊個(gè)數(shù)與所述壓縮視頻幀內(nèi)宏塊總個(gè)數(shù)的比值。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述從所述壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)的操作后還包括對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。
7.一種壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，包括
碼流接收裝置，用于接收壓縮視頻碼流；
參數(shù)提取裝置，用于從所述壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)；
主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值；
分析裝置，用于根據(jù)所述特征參數(shù)和所述壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值；
客觀評(píng)價(jià)裝置，用于根據(jù)所述評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算所述新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，所述分析裝置包括多元線性回歸分析模塊或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模塊。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，所述參數(shù)提取裝置包括碼率計(jì)算模塊、交流能量計(jì)算模塊和非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊計(jì)算模塊中至少一個(gè)
所述碼率計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述壓縮視頻碼流的碼率；
所述交流能量計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述壓縮視頻的交流能量值；
所述非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述壓縮視頻的非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊比率。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，所述參數(shù)提取裝置還包括
分類模塊，用于判斷所述壓縮視頻碼流為I幀或P幀；當(dāng)所述壓縮視頻為I幀時(shí)，將所述壓縮視頻碼流發(fā)送至所述交流能量計(jì)算模塊；當(dāng)所述壓縮視頻為P幀時(shí)，將所述壓縮視頻碼流發(fā)送至所述非運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償宏塊計(jì)算模塊。
11.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，所述分析裝置為多元線性回歸分析裝置或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析裝置。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，所述參數(shù)提取裝置還包括歸一化計(jì)算模塊，用于對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行歸一化計(jì)算。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)系統(tǒng)。其中壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括獲取壓縮視頻碼流；從壓縮視頻碼流中提取特征參數(shù)；根據(jù)特征參數(shù)和壓縮視頻的主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算評(píng)價(jià)權(quán)值；根據(jù)評(píng)價(jià)權(quán)值和新壓縮視頻的特征參數(shù)計(jì)算新壓縮視頻的客觀評(píng)價(jià)值。本發(fā)明的壓縮視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過(guò)壓縮視頻特征參數(shù)及其主觀評(píng)價(jià)值計(jì)算出評(píng)價(jià)權(quán)值，以對(duì)新的壓縮視頻質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，不需要對(duì)該壓縮視頻進(jìn)行解壓縮，完全在壓縮視頻域進(jìn)行參數(shù)的提取和處理，直接對(duì)壓縮視頻的損傷進(jìn)行評(píng)估；并且由于擬合了主觀評(píng)價(jià)值，使得客觀評(píng)價(jià)更為精確。
文檔編號(hào)H04N17/00GK101715146SQ20081022359
公開(kāi)日2010年5月26日 申請(qǐng)日期2008年10月8日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月8日
發(fā)明者梅海波, 馬君, 郭彥東, 駱曉亮 申請(qǐng)人:中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)公司