[发明专利]一种视频量化参数盲估计方法

说明书

本发明公开了一种视频量化参数盲估计方法，其步骤包括设置量化步长参数阈值、视频区域分块、计算视频块的DCT系数、DCT系数重组、量化以及估计量化步长等。本发明无需原始未经量化的视频作为参考，也不受待测视频信号的形式（未解码/已解码）和所携带压缩参数的限制；既能估计出待测视频信号在量化处理以后没有进行其他后处理的量化步长，又能估计出待测视频信号在量化处理后进行了额外滤波后处理的量化步长；本发明不仅适用于智能视频传输系统自动控制接收端视频质量，而且适用于视频内容安全性认证。

技术领域

本发明属于信号处理领域，涉及视频图像处理技术，特别是一种视频量化参数盲估计方法。

背景技术

随着“全媒体”产业的兴起和发展，以视频形式呈现的可视化数字媒体快速而广泛地渗透到人们生活的各个领域。今天，可视化数字媒体以其具有的实时、形象、直观性被视为提供新闻、体育、娱乐和信息的主要方式之一。由于视频信息被盗版或篡改的情况越来越频繁和普遍，盗版/篡改后的可视化数字媒体对人们的影响巨大，改变甚至扭曲着人们对图像/视频所反映事件的态度。因此可靠性、准确性成为可视化数字媒体长期生存的必备条件，视频信息的处理历史是判断数字媒体可靠性和准确性的重要依据。

量化，是视频压缩编码的主要技术之一，是目前可视化数字信号处理的必要环节之一。该技术能大幅度减小可视化数字媒体信号占用的传输带宽和存储空间并直接掌控着视频信号的质量。量化参数估计是一项估计视频信号原始量化步长的技术，属于视频信号处理的历史追踪范畴，具有广泛的应用范围。在视频取证领域量化步长估计技术能追踪视频压缩历史，判断该视频是否被篡改并定位被篡改区域，检测视频信息的可靠性和准确性；在视频传输领域量化步长估计技术能在接收端实时判断当前视频的质量，并及时反馈给发送端起到优化传输带宽利用率从而大幅度提高视频质量的目的；在视频非线性编缉领域量化步长估计技术能协助估计待编辑的视频材料质量，使得编辑后的视频节目质量具备一致性提高用户的视觉体验度。

现有的视频量化步长估计技术大多是基于视频DCT系数的统计特征估计量化步长，比如DCT系数的直方图、DCT系数的峰值、DCT系数直方图功率谱一阶导数。其中Yang和Luo提出了根据DCT系数直方图因子的单调性，通过在直方图因子中定位局部最大值的容积指数来估计量化步长的算法。该算法能估计出每个DCT频率的量化步长，准确达到90％以上。

但是目前现有的基于视频DCT系数统计特征的量化步长估计算法仅仅适用于待检测的视频在DCT系数量化处理以后没有其他后处理过程的情况。如果待检测的视频在DCT系数量化处理以后进行了其他后处理如环路滤波、去方块效应滤波等，基于视频DCT系数统计特征的量化步长估计算法将无法估计出原始的量化步长。如图1所示，原始视频与经过量化压缩编码后的视频主要DCT系数值具有相似的分布，压缩编码并解码后的视频DCT系数不再保留任何量化步长信息。

发明内容

为克服现有视频量化步长估计技术完全依赖于DCT系数的统计特征而不能适用于视频在DCT系数量化处理以后进行了其他后处理情况下的量化步长估计，本发明公开了一种适用于任意视频信号的量化参数盲估计方法。

本发明根据视频信号的重量化质量曲线特征估计出待测视频各频率成份的量化步长。本发明无需原始未经量化的视频作为参考，也不受待测视频信号的形式(未解码/已解码)和所携带压缩参数的限制；既能估计出待测视频信号在量化处理以后没有进行其他后处理的量化步长，又能估计出待测视频信号在量化处理后进行了额外滤波后处理的量化步长，且估计精度高达99％；本发明不仅适用于智能视频传输系统自动控制接收端视频质量，而且适用于视频内容安全性认证。

本发明所述的适用于任意视频信号的量化参数估计方法，一种视频量化参数盲估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：设置量化步长参数阈值T_q，并按下面的(1)式计算待选量化步长集{Q_S(k)}；