一種多重?cái)?shù)據(jù)處理的視頻質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)的制作方法
【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(jià)系統(tǒng)，主要針對于安卓系統(tǒng)的平板電腦 的視頻進(jìn)行分析，通過視頻質(zhì)量評估方法對視頻進(jìn)行主觀評價(jià)和客觀評價(jià)，對視頻質(zhì)量進(jìn) 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(jià)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(jìn)行 高效評估，是人們未來研究的重點(diǎn)，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(jià)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(jià)的一個(gè)研究方向。
[0004] 視頻質(zhì)量客觀評價(jià)方面，通過尋找合適的評價(jià)指標(biāo)建立評價(jià)模型，但是人眼是一 個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，在進(jìn)行客觀評價(jià)的過程中應(yīng)充分結(jié)合人眼視覺系統(tǒng)進(jìn)行深入研究。對于視 頻質(zhì)量主客觀綜合評價(jià)的研究，目前還不是很成熟，尤其是在移動終端的視頻評價(jià)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(jià)體 系，首次將基于PC研究的視頻質(zhì)量評價(jià)理論轉(zhuǎn)移到平板電腦等移動終端，設(shè)計(jì)出基于安卓 系統(tǒng)的平板電腦的評價(jià)體系系統(tǒng)。構(gòu)建了一套視頻質(zhì)量綜合評價(jià)體系。評價(jià)系統(tǒng)主要由兩 個(gè)部分組成，視頻質(zhì)量的主觀評價(jià)以及視頻質(zhì)量的客觀評價(jià)。
[0006] 客觀評價(jià)，選擇了四個(gè)客觀評價(jià)指標(biāo)：峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度、空時(shí) 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(shí)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(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重， 并引入效應(yīng)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，通過計(jì)算歐氏距離對視頻質(zhì)量進(jìn)行排序，完成視 頻質(zhì)量的評價(jià)。綜合評價(jià)后與主觀結(jié)果具有很好的一致性。
[0007] 主觀評價(jià)，采用的是ITU-TP. 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(jìn)行布置，測試序列選用的是VQEG組織提供的5 個(gè)場景的視頻，每個(gè)場景包含1個(gè)原始視頻和16個(gè)失真視頻，組織了多名觀測者進(jìn)行主觀 評價(jià)，并對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行處理，得到平均主觀意見分。評價(jià)結(jié)果顯示，各個(gè)場景圖的趨勢走 向一致，保證了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0008] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，采用以下技術(shù)方案：一種多重?cái)?shù)據(jù)處理的視頻質(zhì)量評價(jià) 系統(tǒng)，其包括視頻質(zhì)量客觀評價(jià)系統(tǒng)以及視頻質(zhì)量綜合評價(jià)系統(tǒng)，其中，視頻質(zhì)量客觀評價(jià) 系統(tǒng)，其包括峰值信噪比計(jì)算單元、邊緣結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算單元、清晰度計(jì)算單元、空時(shí)域值 計(jì)算單元以及客觀評價(jià)數(shù)據(jù)處理單元，所述客觀評價(jià)數(shù)據(jù)處理單元與峰值信噪比計(jì)算單 元、邊緣結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算單元、清晰度計(jì)算單元、空時(shí)域值計(jì)算單元連接；
[0009] 所述峰值信噪比計(jì)算單元，其通過公式：
峰值信噪比PSNR，其中，其中xjpXi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；
[0010] 所述邊緣結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算單元，其基于視頻亮度、對比度和結(jié)構(gòu)相似性三個(gè)參數(shù) 計(jì)算邊緣結(jié)構(gòu)相似性ESS頂；
[0011] 所述清晰度計(jì)算單元，其通過公式： 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；
[0012] 所述空時(shí)域值計(jì)算單元，其基于空域中的模糊度、塊效應(yīng)和時(shí)域中的運(yùn)動性指標(biāo) 計(jì)算空時(shí)域指標(biāo)IMB;
[0013] 所述客觀評價(jià)數(shù)據(jù)處理單元，其包括原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元、標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu) 建單元、權(quán)重計(jì)算單元；所述客觀評價(jià)數(shù)據(jù)處理單元接收峰值信噪比計(jì)算單元、邊緣結(jié)構(gòu)相 似性計(jì)算單元、清晰度計(jì)算單元、空時(shí)域值計(jì)算單元計(jì)算的結(jié)果作為原始數(shù)據(jù)；
[0014] 所述原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元，其對包含峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰 度、空時(shí)域值的原始數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建評價(jià)矩陣；
[0015] 所述標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建單元，其使用效用函數(shù)對包含原始數(shù)據(jù)的評價(jià)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn) 化轉(zhuǎn)換，以構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；
[0016] 所述權(quán)重計(jì)算單元，其對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，主要完成 評價(jià)指標(biāo)熵的計(jì)算以及評價(jià)指標(biāo)熵權(quán)的計(jì)算；
[0017] 所述客觀評價(jià)數(shù)據(jù)處理單元，其通過對原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元、標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 構(gòu)建單元以及權(quán)重計(jì)算單元計(jì)算結(jié)果的處理進(jìn)而得到客觀評價(jià)結(jié)果；
[0018] 所述視頻質(zhì)量綜合評價(jià)系統(tǒng)，其包括主觀評價(jià)結(jié)果接收模塊、客觀評價(jià)結(jié)果接收 模塊、第二原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元、第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建單元、第二權(quán)重計(jì)算單元；所 述主觀評價(jià)結(jié)果接收模塊接收用戶傳送的主觀評價(jià)結(jié)果，所述客觀結(jié)果接收模塊與視頻質(zhì) 量客觀評價(jià)系統(tǒng)連接以接收客觀評價(jià)結(jié)果，所述視頻質(zhì)量綜合評價(jià)系統(tǒng)將接收到的主觀評 價(jià)結(jié)果和客觀評價(jià)結(jié)果作為第二原始數(shù)據(jù)；
[0019] 所述第二原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元，其對包含主觀評價(jià)結(jié)果和客觀評價(jià)結(jié)果的 第二原始數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建第二評價(jià)矩陣；
[0020] 所述第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建單元，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(jià)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，以構(gòu)建第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；
[0021] 所述第二權(quán)重計(jì)算單元，其對第二標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算， 主要完成第二評價(jià)指標(biāo)熵的計(jì)算以及第二評價(jià)指標(biāo)熵權(quán)的計(jì)算；
[0022] 所述視頻質(zhì)量綜合評價(jià)系統(tǒng)，其通過對第二原始數(shù)據(jù)評價(jià)矩陣構(gòu)建單元、第二標(biāo) 準(zhǔn)化矩陣構(gòu)建單元以及第二權(quán)重計(jì)算單元計(jì)算結(jié)果的處理進(jìn)而得到綜合結(jié)果。
[0023] 本發(fā)明提供的多重?cái)?shù)據(jù)處理的視頻質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)，客觀評價(jià)選用了四個(gè)指標(biāo)算 法，峰值信噪比、邊緣結(jié)構(gòu)相似性、清晰度、空時(shí)域算法；主觀客觀評價(jià)均是通過Java語言 編程實(shí)現(xiàn)，建立綜合評價(jià)系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)后，將評估系統(tǒng)分為兩層，對實(shí)驗(yàn)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(jì)算各個(gè)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(jìn)一步結(jié)合場景的平均主觀意見分和客觀評價(jià)結(jié)果，通過計(jì)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(jià)結(jié)果，其進(jìn)一步保證視頻評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn) 確性，實(shí)現(xiàn)了高效評估。
【附圖說明】
[0024] 圖1是本發(fā)明視頻質(zhì)量綜合評價(jià)流程圖。
[0025] 圖2是本發(fā)明視頻質(zhì)量綜合評價(jià)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)圖。
[0026] 圖3是邊緣結(jié)構(gòu)相似性ESS頂方法原理框圖。
[0027] 圖4是清晰度算法示意圖。
[0028] 圖5是相鄰水平像素塊示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0030] 具體實(shí)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Androidyuv制作視頻播放器，進(jìn)