一種網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于視頻質(zhì)量評(píng)估領(lǐng)域，更具體地，設(shè)及一種網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì) 量在線估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)視頻在實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、高清數(shù)字電視和移動(dòng)視頻等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng) 用，并向更高清晰度、更高分辨率方向迅速發(fā)展。由于視頻的原始數(shù)據(jù)量巨大，網(wǎng)絡(luò)視頻一 般都是進(jìn)行壓縮后再存儲(chǔ)和傳輸。由于視頻壓縮是一種有損壓縮，并且壓縮后的視頻在傳 輸過(guò)程中的丟包W及信道噪聲都會(huì)降低視頻質(zhì)量。因此，視頻服務(wù)提供商要確保提供給用 戶高質(zhì)量視頻服務(wù)，首先必須對(duì)傳送到用戶端的視頻質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，由評(píng)估得到的結(jié)果動(dòng) 態(tài)調(diào)節(jié)編碼參數(shù)與信道參數(shù)，最終達(dá)到既能提供良好的用戶體驗(yàn)，又能節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬資源 等開(kāi)銷(xiāo)，降低服務(wù)成本的目的。
[0003] 在實(shí)際應(yīng)用中，主觀視頻質(zhì)量評(píng)估方法無(wú)法滿足實(shí)時(shí)的視頻質(zhì)量評(píng)估需求，一般 要使用客觀的質(zhì)量評(píng)估方法。峰值信噪比(PSNR)可W較好地評(píng)估視頻編碼過(guò)程中由于量化 誤差導(dǎo)致的圖像失真，是目前最有效的視頻圖像客觀質(zhì)量評(píng)估準(zhǔn)則之一。目前常用的視頻 客觀質(zhì)量評(píng)估方法包括=類:全參考，半?yún)⒖己蜔o(wú)參考。由于帶寬限制，視頻流在網(wǎng)絡(luò)中傳 輸時(shí)，應(yīng)盡量少傳輸甚至不傳輸額外信息，而全參考和半?yún)⒖挤椒ㄐ枰炕虿糠衷家?頻信息，因此，本發(fā)明提出一種僅根據(jù)所接收的視頻壓縮碼流來(lái)估計(jì)PSNR的無(wú)參考視頻質(zhì) 量評(píng)估方法。
[0004] 目前，無(wú)參考視頻質(zhì)量評(píng)估方法的研究主要分為兩大類:基于像素的評(píng)估方法和 基于碼流的評(píng)估方法?；谙袼氐脑u(píng)估方法需要完全解碼視頻流，具有很高的計(jì)算復(fù)雜度； 基于碼流的評(píng)估方法，只需提取碼流中的離散余弦變換(DCT)系數(shù)，帖長(zhǎng)等信息來(lái)進(jìn)行視頻 質(zhì)量評(píng)估，因此具有更高的靈活性和更快的計(jì)算速度。目前已經(jīng)有較為準(zhǔn)確的利用DCT系數(shù) 來(lái)對(duì)視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖（I帖）的PSNR進(jìn)行估計(jì)的方法。如[Deepak S.Turaga,Yingwei Chen,Jorge Caviedes.No reference PSN民 estimation for compressed pictures. IEEE Image Procesing. 2002, III-61-III-64vol. 3]山提出：在不參考原始視頻數(shù)據(jù)并且只解碼 I帖的情況下，利用I帖的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)估計(jì)PSNR值，最終誤差可控制在1地W內(nèi)。對(duì)于壓縮視 頻流來(lái)說(shuō)，一般進(jìn)行一個(gè)I帖編碼后，后面會(huì)連續(xù)編碼多個(gè)預(yù)測(cè)編碼帖(P帖），因此P帖一般 占有更大的比例，但目前還未見(jiàn)有較準(zhǔn)確，且簡(jiǎn)單易用的預(yù)測(cè)P帖PSNR的方法。
[000引為了解決上述問(wèn)題，迫切需要一種能夠快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)P帖PSNR的估計(jì)方法，同時(shí)保 持相對(duì)較低的計(jì)算復(fù)雜度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的W上缺陷或不足，本發(fā)明提供了網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在 線估計(jì)方法，具體從壓縮視頻流率失真性能主要受視頻紋理復(fù)雜度和運(yùn)動(dòng)量運(yùn)兩個(gè)因素影 響的角度出發(fā)，提出一種在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)P帖PSNR的方法，通過(guò)執(zhí)行本發(fā)明中的方案，可W不 參考原始視頻就能夠?qū)嚎s視頻流質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，在獲得較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果的同時(shí)進(jìn) 一步顯著降低了運(yùn)行開(kāi)銷(xiāo)，因而尤其適用于網(wǎng)絡(luò)流媒體視頻質(zhì)量評(píng)估的應(yīng)用場(chǎng)合。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方 法，其特征在于，所述方法包括W下步驟：
[0008] (1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻流的各帖圖像進(jìn)行場(chǎng)景分割，將每一個(gè)視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖I帖及 緊隨其后的N個(gè)預(yù)測(cè)編碼帖P帖劃分為一個(gè)場(chǎng)景&，j > 1;
[0009] (2)建立同一場(chǎng)景中預(yù)測(cè)編碼帖P帖峰值信噪比PSNR的線性預(yù)測(cè)模型：
[0010] Pps打r(A口 = M X 十 T
[0011] 其中，M為預(yù)測(cè)編碼帖P帖運(yùn)動(dòng)系數(shù);T為當(dāng)前場(chǎng)景視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖I帖的紋理 系數(shù)；Ai;為第i個(gè)P帖帖材1與當(dāng)前場(chǎng)景下所有P帖帖長(zhǎng)均值Iavg的差值，iC = ^ -《aw，i =1，…，N;其中
其中，N為當(dāng)前場(chǎng)景中P帖總數(shù)。
[0012] (3)利用步驟(2)建立的線性預(yù)測(cè)模型依次對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻流所有場(chǎng)景預(yù)測(cè)編碼帖P帖 的峰值信噪比PSNR值進(jìn)行估計(jì)。
[0013] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟(3)具體包括：
[0014] (3-1)估計(jì)當(dāng)前場(chǎng)景&，j M中視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖I帖的PSNR，得到當(dāng)前場(chǎng)景Sj的 視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖I帖的紋理系數(shù)T;
[0015] (3-2)通過(guò)離線統(tǒng)計(jì)分析得到當(dāng)前場(chǎng)景&的中預(yù)測(cè)編碼帖P帖運(yùn)動(dòng)系數(shù)初始值 Minit;
[0016] (3-3)利用步驟(3-1)中得到的當(dāng)前場(chǎng)景的紋理系數(shù)T及運(yùn)動(dòng)系數(shù)初始值Minit，通 過(guò)所述線性預(yù)測(cè)模型得到當(dāng)前場(chǎng)景第一個(gè)P帖的峰值信噪比PSNR值
[0017] (3-4)針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景中N-I個(gè)P帖，保持紋理系數(shù)T不變，依次更新運(yùn)動(dòng)系數(shù)M后，再 通過(guò)所述線性預(yù)測(cè)模型得到當(dāng)前場(chǎng)景對(duì)應(yīng)P帖的峰值信噪比PSNR值= …， N;
[0018] (3-5)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻流中的后續(xù)場(chǎng)景，依次執(zhí)行步驟(3-1)-(3-4)。
[0019] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，所述更新運(yùn)動(dòng)系數(shù)M具體為：
[0021] 其中A li,i-l = Li-Li-l，i = 2，…，N，為當(dāng)前P帖與前一個(gè)P帖的帖長(zhǎng)差； - Za胃為當(dāng)前P帖與所有P帖帖長(zhǎng)均值Iavg的差值;Q為離線統(tǒng)計(jì)分析得出的量化系 數(shù);Mi-1上一帖的運(yùn)動(dòng)系數(shù)。
[0022] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，所述當(dāng)前場(chǎng)景&的帖內(nèi)編碼帖I帖的紋理系數(shù)T具體為：
[002引 T=Ipsnr
[0024]通過(guò)I帖的離散余弦變換DCT系數(shù)估計(jì)I帖的PSNR值Ipsnr:
[0026] 其中，D為均方誤差MSE，
4c是直流DC系數(shù)平均量化 誤差，婷是每一個(gè)交流AC系數(shù)的總體誤差方。
[0027] 總體而言，按照本發(fā)明點(diǎn)的W上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要具備W下的技術(shù) 優(yōu)點(diǎn)：
[0028] 1、本發(fā)明提出了一種網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方法，通過(guò)執(zhí)行本發(fā) 明，進(jìn)一步降低了系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)開(kāi)銷(xiāo)小，而且在線動(dòng)態(tài)更新運(yùn)動(dòng)系數(shù)M和紋理系數(shù)T可及時(shí)反 映視頻流中相鄰P帖間的運(yùn)動(dòng)變化和場(chǎng)景紋理復(fù)雜度的變化，從而使得估計(jì)得到的PSNR較 為準(zhǔn)確，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性；
[0029] 2、此外，本發(fā)明利用離線分析得到P帖PSNR相對(duì)于I帖紋理復(fù)雜度和P帖運(yùn)動(dòng)量的 統(tǒng)計(jì)模型，即線性預(yù)測(cè)模型，并挖掘出模型系數(shù)隨著P帖帖長(zhǎng)和場(chǎng)景變化而變化的規(guī)律。利 用上述線性預(yù)測(cè)模型對(duì)壓縮視頻流的P帖PSNR進(jìn)行估計(jì)；同時(shí)結(jié)合模型系數(shù)隨P帖帖長(zhǎng)和場(chǎng) 景的變化而動(dòng)態(tài)變化的規(guī)律，利用前面帖的模型系數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整后續(xù)帖的模型系數(shù)，最終得 到能快速準(zhǔn)確地估計(jì)并適應(yīng)視頻內(nèi)容變化的P帖PSNR估計(jì)方法；
[0030] 3、按照本發(fā)明提出的一種網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方法，對(duì)于線性 預(yù)測(cè)模型中參數(shù)的獲取并未存在過(guò)多的計(jì)算復(fù)雜度，顯著降低了系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)，因而具有一定 的可實(shí)施性及實(shí)用推廣價(jià)值。
【附圖說(shuō)明】
[0031] 圖1為本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方法總體流程圖；
[0032] 圖2為本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)視頻流的無(wú)參考圖像質(zhì)量在線估計(jì)方法具體流程圖；
[0033] 圖3為基于I帖的視頻場(chǎng)景分割示意圖；
[0034] 圖4為運(yùn)動(dòng)系數(shù)和紋理系數(shù)更新規(guī)則示意圖；
[0035] 圖5為視頻場(chǎng)景變化和視頻運(yùn)動(dòng)量與線性模型中紋理系數(shù)和運(yùn)動(dòng)系數(shù)的關(guān)系示意 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，W下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì) 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用W解釋本發(fā)明，并不 用于限定本發(fā)明。
[0037] 如圖1及圖2所示，本發(fā)明方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻流的各帖圖像均按照如下步驟處理：
[0038] (1)對(duì)各帖圖像進(jìn)行場(chǎng)景分割。如圖3所示，即對(duì)于"互PP-.PP王PP-.PP互PP.'.P巧…" 帖序列，I帖的出現(xiàn)代表場(chǎng)景切換(Scene cut),所W將每一個(gè)I帖及緊隨其后的N個(gè)P帖劃分 為一個(gè)場(chǎng)景(Scene)。將每一個(gè)場(chǎng)景作為獨(dú)立的分析對(duì)象，執(zhí)行后續(xù)步驟。
[0039] (2)建立同一場(chǎng)景中預(yù)測(cè)編碼帖P帖峰值信噪比PSNR的線性預(yù)測(cè)模型：
[0040] Ppsnr(^h) = M X AT, + T
[0041] 其中，M為預(yù)測(cè)編碼帖P帖運(yùn)動(dòng)系數(shù);T為當(dāng)前場(chǎng)景視頻壓縮帖內(nèi)編碼帖I帖的紋理 系數(shù)；這I；為第i個(gè)P帖帖材1與當(dāng)前場(chǎng)景下所有P帖帖長(zhǎng)均值Iavg的差值，始；=心一胃,i =1，…，N;其中：
，其中，N為當(dāng)前場(chǎng)景中P帖總數(shù)。
[0042] 通過(guò)離線統(tǒng)計(jì)分析得