[发明专利]基于切片级别的视频传输中动态交织的方法

权利要求书

1.一种基于切片级别的视频传输中动态交织的方法，其特征在于该方法由视频分析器、切片策略、交织策略三部分构成；原始视频数据数据以帧为单位一帧一帧的读入视频分析器，通过它得出一些关于视频图像清晰度、图像重要性、图像数据量的参数；切片策略部分是以切片作为基本的任务调度单元，是在视频分析器的基础上随机的基于切片块进行二次分解，确定参数后设置后，将一幅图像划分为有限数目的切片；交织策略部分在接收到切片策略部分传来的数据后，根据切片的大小、个数这些参数交织器分析后进行动态的算法和交织深度的选择，进而实现了基于切片的数据交织。

2.根据权利要求1所述的基于切片级别的视频传输中动态交织的方法，其特征在于视频图像数据通过视频分析器得出的关于图像清晰度、图像重要性、图像数据量的参数；其中视频分析器是由运动估计技术、人脸识别技术和图像清晰度评估这三种技术组合而成，视频分析器的结果是在分别得出运动估计的参数、人脸识别的参数和图像清晰度评估的参数的基础上取它们的权值得到的，切片策略部分是指切片器是采用经理/雇员模式调度算法制作成的，切片器在读入原始码流后确定参数设置，将图像切成有限数目的切片；交织策略部分是由切片策略部分的结果、交织算法的选择和交织深度的确定三部分构成。

3.根据权利要求1或2所述的基于切片级别的视频传输中动态交织的方法，其特征在于视频分析器中涉及到的运动估计技术是通过优化目标函数求解运动参数并且进行局部和全局调整优化参数值，在分层叠代过程中进行初始分类，并且充分考虑到视频图像空间和时间上的属性，实现运动物体和覆盖背景的精确分割，然后根据分类结果逐步精确求解全局运动参数；人脸识别技术采用的是一种基于特征的人脸识别，先用预处理等简单操作来确定初始图形脸部待检区域实现脸的初步定位，在该区域的基础上利用改进的粒子算法群算法和肤色检测得到不同的检测结果，最后合并两个结果；图像的清晰度评估是采用点锐度算法，利用点锐度算法易于运算程序化和评价和评价时间较短等空域度参数的特点和对图像灰度分布差异的变化敏感的频域差数的特点快速准确地评价各类数字图像的清晰度；交织策略部分交织算法的选择包括规则的交织算法和随机交织算法两种，应用时根据视频图像的具体情况进行选择；其中，交织深度的确定是由传输的图像质量的要求确定的，在实际移动通信环境下的衰落，将造成数字信号传输的突发性差错，交织深度越大，则离散度越大，抗突发差错能力也就越强。