專利名稱：一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻質(zhì)量評價技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法。
背景技術(shù)：
隨著計算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，人們對獲取多媒體信息的需求日益旺盛。近年來，與視頻相關(guān)的應(yīng)用涵蓋各個領(lǐng)域，如視頻會議、視頻監(jiān)控和移動電視等。在這些應(yīng)用中，視頻信息在到達(dá)接收者之前都需要經(jīng)過壓縮和傳輸，而這些過程往往會造成視頻質(zhì)量損失。為了獲得更好的主觀效果，有必要對視頻質(zhì)量進(jìn)行評價，根據(jù)結(jié)果調(diào)整編碼器和傳輸信道的參數(shù)。視頻的最終受體是人類的眼睛，人眼觀察被認(rèn)為是最精確的評價視頻質(zhì)量的方法。然而，由于視頻的信息量非常大，依靠人工觀察的主觀方法對視頻質(zhì)量進(jìn)行評價需要消耗大量的人力和時間，不適合大規(guī)模實際應(yīng)用。因此，如何根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)(HVS) 特性建立視頻質(zhì)量評價模型，在此基礎(chǔ)上由計算機(jī)自動完成視頻的質(zhì)量評價，成為一個非常有意義的課題。視頻客觀質(zhì)量評價方法(Video Objective Quality Assessment)是指通過設(shè)計數(shù)學(xué)模型對視頻進(jìn)行智能化分析，并按設(shè)定的尺度對視頻進(jìn)行自動評分的客觀評價方法。根據(jù)對原始視頻的依賴程度，視頻客觀質(zhì)量評價方法可以分為全參考型、部分參考型和無參考型三類。由于全參考型和部分參考型評價方法都需要額外的帶寬來傳輸原始視頻及相關(guān)信息，其實用價值非常有限。相比之下，無參考質(zhì)量評價方法不需要依賴任何與原始視頻相關(guān)的信息，直接根據(jù)待評價視頻的信息計算視頻質(zhì)量，具有更好的靈活性和適應(yīng)性，以及更廣泛的應(yīng)用價值。特別是在與網(wǎng)絡(luò)多媒體相關(guān)的視頻應(yīng)用中，無參考視頻客觀質(zhì)量評價在服務(wù)器質(zhì)量(Quality of Service,QoS)檢測和終端質(zhì)量體驗(Quality of Experience,QoE)上面起到重要作用，根據(jù)視頻質(zhì)量評價反饋信息，視頻服務(wù)器可以動態(tài)調(diào)整視頻編碼器參數(shù)和傳輸信道參數(shù)，以保證傳輸穩(wěn)定性，提高接收端視頻質(zhì)量。另外，無參考視頻客觀質(zhì)量評價可以取代人眼，公正地比較不同視頻編解碼器輸出的視頻質(zhì)量，為視頻接收端提供參考，做出最優(yōu)選擇?，F(xiàn)有的視頻質(zhì)量評價方法雖然取得了一定的效果，形成了一些比較成熟的模型；如傳統(tǒng)基于PSNR(峰值信噪比)的視頻質(zhì)量評價方法以及Wang Zhou在標(biāo)題為Image quality assessment From error visibility to structural similarity(IEEETransactios on Image Processing, 2004,13 (4))的文獻(xiàn)中提出了一種基于 SSIM(結(jié)構(gòu)相似度)的視頻質(zhì)量評價方法；但這些方法沒有考慮HVS在視頻質(zhì)量評價中的作用，忽視了視頻內(nèi)容特征對視頻質(zhì)量的影響，準(zhǔn)確度還有待提高；且很難適用于不同場景的視頻，普適性不聞。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述技術(shù)缺陷，本發(fā)明提供了一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法，其得到的指標(biāo)具有較高的準(zhǔn)確度，且能夠滿足各種不同場景視頻的需要。一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法，包括如下步驟(I)將待評價視頻每幀圖像分割成若干個宏塊；(2)計算出宏塊的塊效應(yīng)失真度；(3)計算出宏塊的模糊效應(yīng)失真度；(4)計算出宏塊的亮度對比度；
(5)計算出宏塊的紋理復(fù)雜度；(6)計算出宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度對比度；(7)計算出宏塊的運(yùn)動方向一致度；(8)根據(jù)所述的亮度對比度、紋理復(fù)雜度、運(yùn)動強(qiáng)度對比度和運(yùn)動方向一致度，計算出宏塊的視覺感知度；(9)根據(jù)所述的塊效應(yīng)失真度、模糊效應(yīng)失真度和視覺感知度，計算出待評價視頻每幀圖像的質(zhì)量評價值；對待評價視頻所有圖像的質(zhì)量評價值求平均，得到的平均值即為待評價視頻的質(zhì)量評價值。所述的步驟(2)中，計算宏塊的塊效應(yīng)失真度的方法如下a.根據(jù)以下算式計算當(dāng)前宏塊的水平塊效應(yīng)失真度Sbh(J) — A(16j i)_B(lj j)SIH(lji) = Ail4j Jj-Ail5j ijSih(2j j) — A(15j i)_A(16j j)SIH(3j j) — B(lj i)_B(2j j)SIH(4j j) — B(2j i)_B(3j j)

權(quán)利要求
1.一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法，包括如下步驟 (1)將待評價視頻每幀圖像分割成若干個宏塊； (2)計算出宏塊的塊效應(yīng)失真度； (3)計算出宏塊的模糊效應(yīng)失真度； (4)計算出宏塊的亮度對比度； (5)計算出宏塊的紋理復(fù)雜度； (6)計算出宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度對比度； (7)計算出宏塊的運(yùn)動方向一致度； (8)根據(jù)所述的亮度對比度、紋理復(fù)雜度、運(yùn)動強(qiáng)度對比度和運(yùn)動方向一致度，計算出宏塊的視覺感知度； (9)根據(jù)所述的塊效應(yīng)失真度、模糊效應(yīng)失真度和視覺感知度，計算出待評價視頻每幀圖像的質(zhì)量評價值；對待評價視頻所有圖像的質(zhì)量評價值求平均，得到的平均值即為待評價視頻的質(zhì)量評價值。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(2)中，計算宏塊的塊效應(yīng)失真度的方法如下 a.根據(jù)以下算式計算當(dāng)前宏塊的水平塊效應(yīng)失真度
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(3)中，計算宏塊的模糊效應(yīng)失真度的方法如下 a.利用Sobel算子對宏塊進(jìn)行邊緣檢測，確定宏塊中的邊緣像素及其梯度方向； b.將邊緣像素的梯度方向根據(jù)就近原則歸類于{O。、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315° }這八種方向當(dāng)中的一種，并作為邊緣像素的近似梯度方向； c.根據(jù)以下算式計算邊緣像素的邊緣銳利度
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(4)中，計算宏塊的亮度對比度的方法為根據(jù)以下算式計算宏塊中每個像素的亮度對比度，取宏塊中所有像素亮度對比度的最大值作為宏塊的亮度對比度；
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(5)中，計算宏塊的紋理復(fù)雜度的方法如下 a.利用Sobel算子對宏塊進(jìn)行邊緣檢測，確定宏塊中邊緣像素的總個數(shù)以及每個像素的梯度方向； b.將像素的梯度方向根據(jù)就近原則歸類于{O。、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315° }這八種方向當(dāng)中的一種，并作為像素的近似梯度方向； c.將像素的近似梯度方向分成四類0°和180°歸為一類、45°和225°歸為一類、90°和270°歸為一類、135。和315°歸為一類； d.根據(jù)以下算式計算宏塊的紋理復(fù)雜度
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(6)中，計算宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度對比度的方法如下 a.通過幀間預(yù)測計算出宏塊的水平運(yùn)動矢量和垂直運(yùn)動矢量；對所述的水平運(yùn)動矢量和垂直運(yùn)動矢量均方根得到宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度； b.以當(dāng)前宏塊為中心，建立由7X7個宏塊組成的參考窗口； c.根據(jù)以下算式計算當(dāng)前宏塊與參考窗口中每個宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度差異距離比Mldiff,并取其中最大值為Mh max
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(7)中，計算宏塊的運(yùn)動方向一致度的方法如下a.通過幀間預(yù)測計算出宏塊的水平運(yùn)動矢量mvdP垂直運(yùn)動矢量mvy;對所述的水平運(yùn)動矢量和垂直運(yùn)動矢量均方根得到宏塊的運(yùn)動強(qiáng)度，并根據(jù)公式Qmv = arctan (mvy/mvx)算出宏塊的運(yùn)動方向Qmv; b.將0°到360°的圓周等分成12塊扇區(qū)，使宏塊的運(yùn)動方向映射至對應(yīng)的扇區(qū)； c.以當(dāng)前宏塊為中心，建立由21X21個宏塊組成的參考窗口； d.根據(jù)以下算式計算當(dāng)前宏塊的運(yùn)動方向一致度
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(8)中，根據(jù)以下算式計算宏塊的視覺感知度
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的視頻質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟(9)中，根據(jù)以下算式計算待評價視頻每幀圖像的質(zhì)量評價值其中Q為待評價視頻任一幀圖像的質(zhì)量評價值，DBL0CKMB(n)為待評價視頻任一幀圖像中第η宏塊的塊效應(yīng)失真度，Dbuik Μ (η)為待評價視頻任一幀圖像中第η宏塊的模糊效應(yīng)失真度，VM(η)為待評價視頻任一幀圖像中第η宏塊的視覺感知度，Y1和Y2均為給定的權(quán)重系數(shù)，η為自然數(shù)且I < η < N，N為待評價視頻任一幀圖像中宏塊的總個數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于宏塊域失真度估計的視頻質(zhì)量評價方法，包括以下步驟(1)將視頻圖像分割成若干宏塊；(2)計算塊效應(yīng)失真度；(3)計算模糊效應(yīng)失真度；(4)計算亮度對比度；(5)計算紋理復(fù)雜度；(6)計算運(yùn)動強(qiáng)度對比度；(7)計算運(yùn)動方向一致度；(8)計算視覺感知度；(9)計算視頻的質(zhì)量評價值。在視頻質(zhì)量評價時，本發(fā)明模型簡單，只需要待評價視頻就能得到其客觀質(zhì)量，具有很高的靈活性，同時對各種不同的視頻場景都能得到比較準(zhǔn)確的評價結(jié)果，具有較好的普適性。
文檔編號H04N17/00GK102984540SQ20121053256
公開日2013年3月20日 申請日期2012年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月7日
發(fā)明者陳耀武, 林翔宇, 田翔 申請人:浙江大學(xué)