[发明专利]基于视频空间和时间信息的视频质量及压缩码率估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频图像处理技术领域中的视频质量评价方法，具体是一种基于视频时间和空间信息，对压缩编码后的视频进行视频质量预测评估的方法，同时也是对达到要求视频质量的压缩码率范围进行预测的方法。

背景技术

由于各种视频应用和服务的快速推进，对视频质量评估的需求不断增长。准确而有效的视频质量评估对视频编解码器的发展、网络协议的规划、终端用户的网络质量监测和保证用户QoE至关重要。运用视频质量评价技术来对视频服务，进行准确的质量评估，进而找出影响视频质量的因素，为提升视频质量乃至用户体验质量度具有重要意义。近年来，随着视频业务的跨越性发展，针对不同视频服务、应用场景的视频质量评估方法相继被提出，VQEG也正在为相应的标准化工作努力。

传统的视频质量评估根据对视频参考源的依赖程度分为全参考、部分参考和无参考评估方法。随着大数据时代的带来，在视频质量评估领域，部分参考和无参考评估方法将有着更大的发展空间。其中，基于视频参数的视频质量评估模型就是部分参考方法的代表。这种参数模型在对视频进行简单的分析后，结合其他的视频处理参数信息，对视频质量进行评估。基于一组视频参数，如编码处理、视频内容和传输处理等，来预测视频质量的参数模型以一个或一组数学公式的形式对视频质量进行预测。在视频质量预测过程中，由于不需要对视频源数据进行任何处理，视频质量评估的参数模型具有方便快捷等特点。

在视频质量评价领域，不考虑传输对视频质量带来的损伤时，影响视频质量的最关键的因素是编码器类型、视频分辨率、视频帧率、压缩码率和视频内容。在之前提出的很多基于视频参数的模型中，或多或少都涉及到了以上5个因素。如，Joskowicz等人在2013年IEEE Transactions onBroadcasting(IEEE广播期刊)上发表的“Towards a General Parametric Model for Perceptual Video Quality Estimation(面向视频感知质量评估的一般参数模型)”一文中对不同的视频质量参数评估模型进行分析，最后提出了一个通用模型。

由于视频内容的描述方式不一致，因此，在视频质量评估方法研究中考虑视频内容的也从多种角度来描述。本发明以时间和空间信息的角度来描述视频内容，对视频质量进行评估和预测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频空间和时间信息的视频质量及压缩码率估计方法，以时间和空间信息的角度来描述视频内容，对视频质量进行评估和预测，可实现更为精确地估计。

本发明采用的技术方案如下：根据Sobel算子提取出视频图像帧的空间信息，用序列中空间信息最大的图像帧的空间信息表示视频序列的空间信息；根据视频前后两帧的亮度信息之差来表示视频序列当前帧的时间信息，用序列中时间信息最大的图像帧的时间信息表示视频序列的时间信息。用视频的空间和时间信息作为视频内容的复杂程度，结合视频编码器类型、视频源分辨率、帧率来对压缩编码后的视频进行质量预测评估；同时，也可以根据视频序列的时间和空间信息预测达到要求等级的视频质量时所需要的压缩码率范围。本发明充分考虑了视频内容对视频质量的影响，因而能够获得较高的预测性能。

具体的，本发明针对视频业务在压缩编码时，结合ITU-T P.910中提出的视频空间信息(SI)和时间信息(TI)(具体计算表达式如下)，对视频压缩编码的码率和视频质量之间的关系进行评估和预测。

SI=max{std[Sobel(F_n)]},n=1,..N；

TI=max{std[F_n-F_n-1]},n=1,..N；

其中F_n是当前帧的亮度信息，F_n-1表示前一帧的亮度信息，Sobel()表示经典图像处理中的Sobel算子，std[]表示求标准差。

根据本发明的一个方面，提供一种基于视频空间和时间信息的视频质量估计方法，该方法步骤如下：

步骤1，分别求出视频源序列的空间信息(SI)和时间信息(TI)；

步骤2，根据视频压缩码率，将步骤1中的视频源序列的空间信息、视频源序列的时间信息结果带入到以下视频质量预测模型中，对应不同的编码码率，得到视频质量的预测值，实现对压缩编码后的视频的质量评估；