一種視頻質(zhì)量評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明是應(yīng)用于移動終端的視頻質(zhì)量評價方法，主要針對于安卓系統(tǒng)的平板電腦 的視頻進行分析，通過視頻質(zhì)量評估方法對視頻進行主觀評價和客觀評價，對視頻質(zhì)量進 行高效評估，從而可以控制和改善數(shù)字視頻的質(zhì)量，更好的為移動終端產(chǎn)商提供指導(dǎo)依據(jù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)如今在視頻從模擬化到數(shù)字化的發(fā)展中，視頻采樣、壓縮、傳輸以及重建的過程 中會產(chǎn)生各種各樣的差異，引起視頻不同程度的失真。目前對于視頻質(zhì)量的評價多數(shù)是基 于PC展開的，而對基于移動終端的研究領(lǐng)域相對較少，如何對基于移動終端視頻質(zhì)量進行 高效評估，是人們未來研究的重點，不僅可以對移動終端產(chǎn)商提供指導(dǎo)依據(jù)，還可以服務(wù)于 不同的視頻領(lǐng)域。
[0003] 視頻質(zhì)量主觀評價方面，由于測試過程受各種因素影響，測試方法不具有通用性， 因此一套通用的標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)成為主觀評價的一個研究方向。
[0004] 視頻質(zhì)量客觀評價方面，通過尋找合適的評價指標(biāo)建立評價模型，但是人眼是一 個復(fù)雜的系統(tǒng)，在進行客觀評價的過程中應(yīng)充分結(jié)合人眼視覺系統(tǒng)進行深入研究。對于視 頻質(zhì)量主客觀綜合評價的研究，目前還不是很成熟，尤其是在移動終端的視頻評價系統(tǒng)研 究較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明正是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題而發(fā)明的一套視頻質(zhì)量綜合評價體 系，首次將基于PC研究的視頻質(zhì)量評價理論轉(zhuǎn)移到平板電腦等移動終端，設(shè)計出基于安卓 系統(tǒng)的平板電腦的評價體系系統(tǒng)。構(gòu)建了一套視頻質(zhì)量綜合評價體系。評價系統(tǒng)主要由兩 個部分組成，視頻質(zhì)量的主觀評價以及視頻質(zhì)量的客觀評價。
[0006] 客觀評價，選擇了四個客觀評價指標(biāo)：峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度、空時 域模型，既考慮了人眼視覺系統(tǒng)的特征，又反應(yīng)了視頻空間信息和時間信息，多指標(biāo)的選擇 解決了單一指標(biāo)的不準(zhǔn)確性和局限性。本發(fā)明通過采用熵權(quán)賦權(quán)法計算各個指標(biāo)的權(quán)重， 并引入效應(yīng)函數(shù)對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，通過計算歐氏距離對視頻質(zhì)量進行排序，完成視 頻質(zhì)量的評價。綜合評價后與主觀結(jié)果具有很好的一致性。
[0007] 主觀評價，采用的是ITU-T P. 910中定義的去除隱含參考的絕對等級評分法 ACR-HRR，測試環(huán)境嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)中給出的進行布置，測試序列選用的是VQEG組織提供的5 個場景的視頻，每個場景包含1個原始視頻和16個失真視頻，組織了多名觀測者進行主觀 評價，并對評價結(jié)果進行處理，得到平均主觀意見分。評價結(jié)果顯示，各個場景圖的趨勢走 向一致，保證了實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0008] 為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，采用以下技術(shù)方案：一種視頻質(zhì)量評價方法，其包括：
[0009] 步驟1、視頻質(zhì)量主觀評價處理，其采用九級制評分等級進行評價，計算出多個視 頻場景中每個場景的平均主觀意見分，完成視頻質(zhì)量主觀評價，得到主觀評價結(jié)果；
[0010] 步驟2、視頻質(zhì)量客觀評價預(yù)處理，其包括峰值信噪比處理、邊緣結(jié)構(gòu)相似性處理、 清晰度處理、空時域值處理；
[0011] 所述峰值信噪比處理，其通過公式：
\十算峰值 信噪比PSNR，其中，其中xjp Xj表示原始視頻和失真視頻幀中的像素值，M、N為視頻的長和 寬；
[0012] 所述邊緣結(jié)構(gòu)相似性處理，其基于視頻亮度、對比度和結(jié)構(gòu)相似性三個參數(shù)計算 邊緣結(jié)構(gòu)相似性ESS頂；
[0013] 所述清晰度處理，其通過公式： 計算清晰度，其中，m、η為視頻長 和寬，df為視頻亮度的變化幅度，dx為視頻幀像素間的距離增量；
[0014] 所述空時域值處理，其基于空域中的模糊度、塊效應(yīng)和時域中的運動性指標(biāo)計算 空時域指標(biāo)頂B ;
[0015] 步驟3、視頻質(zhì)量客觀評價處理，其具體包括：
[0016] 步驟al、評價矩陣構(gòu)建，其對包含峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度、空時域值 的原始數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建評價矩陣；
[0017] 步驟a2、標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建，其使用效用函數(shù)對包含原始數(shù)據(jù)的評價矩陣進行標(biāo)準(zhǔn) 化轉(zhuǎn)換，以構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；
[0018] 步驟a3、權(quán)重計算，其對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中各個標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)進行權(quán)重計算，完成評價指 標(biāo)熵的計算以及評價指標(biāo)熵權(quán)的計算；
[0019] 步驟a4、客觀評價數(shù)據(jù)處理，其通過對原始數(shù)據(jù)評價矩陣構(gòu)建、標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建以 及權(quán)重計算結(jié)果的處理進而得到客觀評價結(jié)果；
[0020] 步驟4、視頻質(zhì)量綜合評價處理，其結(jié)合主觀評價結(jié)果和客觀評價結(jié)果，通過綜合 計算得到綜合結(jié)果。
[0021] 優(yōu)選的，視頻質(zhì)量綜合評價處理步驟進一步包括：
[0022] 步驟bl、接收主觀評價結(jié)果和客觀評價結(jié)果作為第二原始數(shù)據(jù)；
[0023] 步驟b2、第二原始數(shù)據(jù)評價矩陣構(gòu)建，其對包含主觀評價結(jié)果和客觀評價結(jié)果的 第二原始數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建第二評價矩陣；
[0024] 步驟b3、第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建，其使用第二效用函數(shù)對包含第二原始數(shù)據(jù)的第二 評價矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，以構(gòu)建第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；
[0025] 步驟b4、第二權(quán)重計算，其對第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中各個標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)進行權(quán)重計算，完 成第二評價指標(biāo)熵的計算以及第二評價指標(biāo)熵權(quán)的計算；
[0026] 步驟b5、視頻質(zhì)量綜合評價處理，其通過對第二原始數(shù)據(jù)評價矩陣構(gòu)建、第二標(biāo)準(zhǔn) 化矩陣構(gòu)建以及第二權(quán)重計算結(jié)果的處理進而得到綜合結(jié)果。
[0027] 本發(fā)明提供的視頻質(zhì)量評價方法，客觀評價選用了四個指標(biāo)算法，峰值信噪比、邊 緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度、空時域算法；主觀客觀評價均是通過Java語言編程實現(xiàn)，建立綜合 評價系統(tǒng)。實現(xiàn)后，將評估系統(tǒng)分為兩層，對實驗數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)矩陣變換，使用效用函數(shù) 對矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，計算各個指標(biāo)的熵和熵權(quán)，最后通過歐氏距離得到客觀結(jié)果，進一步結(jié)合場 景的平均主觀意見分和客觀評價結(jié)果，通過計算方法最終得到所有視頻序列的綜合結(jié)果， 完成視頻質(zhì)量的綜合評價結(jié)果，其進一步保證視頻評價結(jié)果的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)了高效評估。
【附圖說明】
[0028] 圖1是本發(fā)明視頻質(zhì)量綜合評價流程圖。
[0029] 圖2是本發(fā)明視頻質(zhì)量綜合評價數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)圖。
[0030] 圖3是邊緣結(jié)構(gòu)相似性ESS頂方法原理框圖。
[0031] 圖4是清晰度算法不意圖。
[0032] 圖5是相鄰水平像素塊示意圖。
【具體實施方式】
[0033] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步詳細(xì)說明。
[0034] 具體實現(xiàn)過程可以為：首先基于Android開發(fā)環(huán)境搭建，通過調(diào)用SDL第三方庫 基于Android yuv制作視頻播放器，進行評估系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，設(shè)計視頻質(zhì)量主觀評價的 界面，包括用戶登錄系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫實時更新，場景選擇界面自主隨機，視頻播放界面，評分 功能的限制。而客觀評價僅允許管理員登陸，故設(shè)置了管理員身份認(rèn)證，需要驗證管理員信 息，與數(shù)據(jù)庫中信息匹配時，進入客觀評價系統(tǒng)，否則無法進入。管理員可以查看主觀評價 的數(shù)據(jù)，進行客觀評價并查看客觀計算結(jié)果。
[0035] 具體使用過程可以為：基于安卓的平板電腦進行對多組視頻進行綜合評價，首先 從安卓平板電腦中打開應(yīng)用。進行主觀評價測試，要求至少15名非專業(yè)測試者參加，通過 注冊賬號，該用戶登錄進入到主觀評價界面，根據(jù)多組場景的不同的視頻進行主觀評分，只 有在視頻播放結(jié)束，出現(xiàn)灰度圖片時，才可以進行打分，要求評分在〇~9之間，評分結(jié)束 后，手動選擇下一視頻進行播放，重復(fù)上述過程，直至所有視頻序列都評價結(jié)束，即可退出 系統(tǒng)，觀測者給出所有評分，評分將自動更新到數(shù)據(jù)庫中，從而完成視頻質(zhì)量的主觀評價。 進行客觀評價僅對管理員開放，故設(shè)置了管理員身份認(rèn)證，需要驗證管理員信息，與數(shù)據(jù)庫 中信息匹配時，進入客觀評價系統(tǒng)。管理員可以查看主觀評價的數(shù)據(jù)，同時也可以查看客觀 計算結(jié)果。客觀結(jié)果中的峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度三個指標(biāo)，均是計算結(jié)果越 大，代表失真視頻與原始視頻的質(zhì)量差異越小，視頻的質(zhì)量越好，屬于效益型指標(biāo)。空時域 值則相反，其值越小，代表失真視頻與原始視頻的質(zhì)量差異越小，視頻的質(zhì)量越好，屬于成 本型指標(biāo)。
[0036] 參見圖1，視頻質(zhì)量綜合評價測試的具體過程可以為：待測試的視頻載入到視頻 列表中，發(fā)布該程序到安卓系統(tǒng)的平板電腦中，開啟軟件進入主界面，進入登錄界面，分為 管理員登錄，測試者登錄，用戶登陸即為測試者登錄，測試者登錄可以進入到主觀評價系 統(tǒng)，至少15名非專業(yè)觀測者進行試驗，采用九級制評分等級對全部視頻進行評價打分，整 合主觀評價的全部數(shù)據(jù)結(jié)果，其數(shù)據(jù)需要由管理員登陸才可顯示，管理員登陸即為進行視 頻評價分析的工作者的登錄界面，管理員登陸進入客觀評價系統(tǒng)，對視頻進行自動化的客 觀分析，按照邊緣結(jié)構(gòu)相似性、峰值信噪比、清晰度、空時域算法的四個方面指標(biāo)進行算法 評分，通過系統(tǒng)的客觀分析，得到視頻序列客觀實驗數(shù)據(jù)，得到四個指標(biāo)的數(shù)據(jù)結(jié)果，根據(jù) 一定的算法和按照四個指標(biāo)的相對權(quán)重，最終計算所有視頻序列的客觀結(jié)果，綜合評價結(jié) 果，結(jié)合場景的平均主觀意見分和客觀評價結(jié)果，通過計算方法最終