[发明专利]用于处理编码比特流的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及用于处理编码比特流的方法和装置，同时考虑在先编码过程的复杂度。

背景技术

随着新通信技术的出现，由于针对可以分发至各种类型的用户设备(包括静止和移动的用户设备)的媒体内容(例如视频)的覆盖和质量的改进，多媒体服务(例如多媒体流)正在变得更加大范围普及。

为了确保这种媒体服务的良好的体验质量，针对无线和有线网络的电信系统运营商通常使用工具和措施来定位和防止网络或服务的问题(已经接近于源)。

利用适于识别媒体内容的显著特性的工具，这种分析的结果可以用于优化网络，从而在特定网络资源可用于服务提供商的情况下，使得更多用户能够具有对所提供的服务的足够质量的用户体验。

一些服务仅需要测量一些网络参数(例如吞吐量)来给出对终端用户的质量的良好估计。当涉及多媒体服务(例如视频流)时，测量体验质量的任务不是那么平凡，因为存在多种因素可能导致质量退化，包括媒体本身。

视频质量评估涉及视频的人类感知，并且可以分为主观和客观方法。尽管主观测试方法通常给出最好结果，但是它们同样代价较高并且耗时，因为如果要实现可靠的结果，必须使用多个测试者来对每个视频序列进行分级，然后才能计算平均意见得分(MOS)。可以用于实时质量评估的客观模型通常被设计为输出估计主观MOS的得分。

客观模型可以分为3类，即：感知模型、参数模型和比特流模型。

感知模型通常依赖于多种图像分析算法来突出和量化视频中的伪像。此外，感知模型通常分为全参考(FR)模型、简化参考(RR)模型和无参考(NR)模型。感知NR模型仅使用解码视频作为对模型的输入，而FR模型还使用相关联的未编码参考作为处理输入。取代使用全参考，RR模型使用经由较窄的辅助信道输入的关于参考的信息。

针对感知模型，存在多个标准，例如：ITU-T Rec.J-144(涉及不同FRTV多媒体(MM)模型)；ITU-T Rec.J-246(涉及RRMM模型)；而ITU-T Rec.J-247涉及FRMM模型。然而，NR感知模型的性能仍然过差，因此没有任何标准化模型。

现有技术已知的参数模型通常使用不同的网络参数和编解码信息作为输入，以估计比特流质量得分。尽管参数模型的性能往往差于FR感知模型，但是参数模型通常具有较低的复杂度等级，并且不需要感知模型通常所需的计算功率。因此，在网络节点以及在用户设备(例如机顶盒(STB)和移动设备)中，可以容易地实现参数模型。

在要估计比特流的质量时，视频比特流模型使用压缩视频比特流作输入。比特流模型比参数模型更复杂一些，因为需要对更多数据进行解析。然而，由于可以获取关于编码的信息，这些类型的模型具有以下潜力：以比利用备选模型能够实现的精度更好的精度，提供视频质量的估计。

在现今市场上存在许多新的编码器可用，例如Handbreak、Quicktime和Helix。在对来自这些编码器的比特流进行分析时，观察到，即使使用相同的简档和等级，编码器特征的设置可能不同。所实现的编码器特征的量影响编码器所需的计算功率，从而对帧进行编码所需的时间可能根据设置而不同。这还影响了解码器侧所需的计算功率，因此，如果已知或者可能在解码器侧存在某种类型的资源限制，例如计算功率限制或存储器限制，则编码器可以选择限制特征的量。

通过在编码器处使用编码特征的不同设置，这些设置可以被视为与不同的相应复杂度等级相对应，其中，例如将宏块分为更小的划分、以及在运动估计期间运动向量的分辨率是将影响计算功率的典型特征。

这类特征通常用于减小编码器环路中的残留，并制造提高编码流质量的机会。

专利文献US 6011868描述了一种使用关于量化的信息和DCT系数来分析视频比特流的质量的方法。

此外，通常已知使用传输和视频流参数来计算比特流质量得分，以及基于数据来进行计算，例如运动向量信息和帧内/帧间预测帧/片比率，即与实际比特流相关的信息(给定特定编码)。

会议论文“Proposal of a new QoE assessment approach for qualitymanagement of IPTV services”，ICIP 2008提出了一种IPTV比特流模型，在计算比特流质量得分时仅依赖于量化参数(QP)。