[发明专利]终端侧时间域视频质量评价方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频客观质量评价技术领域，特别是涉及一种终端侧时间域视频质量评价方法及装置。

背景技术

在现有技术中，视频的客观质量评价可以分别在网络侧和终端侧实现，其中终端侧评价是在用户终端解码视频后进行的。虽然在效率和反馈能力上不及网络侧评价，但它针对用户最终观看到的视频进行评价，可以充分体现从服务到网络、最终到终端接收、以及视频解码对视频质量的影响，可以更好地反映用户对视频业务的主观感受。

视频的时间域质量是指其仅存在于视频帧间的质量因素，也就是整帧丢失对视频带来的影响。目前视频空间域质量已经有了大量成熟的研究成果，而时间域质量的相关评价方法则相对较少。

目前，视频在时间域上的客观质量评价仍主要停留在全参考评价上，通过将被测视频与原始视频逐帧对齐的方式辨别是否发生了帧重复、帧抖动等现象，但这方法完全不能适应当今的视频业务，例如，流媒体和视频会话的实时性以及不可溯源性。这些业务需要将视频客观质量评价通过无参考的方式实现，即抛开原始视频，仅利用被测视频的相关特征来对实时视频进行评价。虽然无参考评价相比全参考评价会牺牲一定的准确度，但它可以很好地完成实时性的要求，同时也不需要获取原始视频。

现今已有的视频终端侧时间域无参考质量评价方法相对较少，主要通过计算帧间差异实现，包括计算帧间亮度差、均方误差等方法，将结果通过阈值判断是否为丢失帧。这些方法往往误差较大，没有考虑到视频运动性对时间域质量的影响，对于场景转换帧的区别度很低，并且只考虑了“冻结”这一种时间域质量指标。

发明内容

本发明提供一种终端侧时间域视频质量评价方法及装置，以解决现有技术中终端侧时间域无参考技术中存在的评测误差较大、忽略运动性、指标单一的问题。

本发明提供一种终端侧时间域视频质量评价方法，包括：计算各个视频帧的显著运动面积比例，其中，显著运动面积比例是指：相邻两视频帧之间发生显著变化的面积占一个视频帧面积的比例；根据显著运动面积比例将所有视频帧分为绝对普通帧和疑似失真帧；对疑似失真帧进行冻结帧检测、场景转换帧检测、抖动帧检测、以及鬼影帧检测；根据场景转换帧检测结果对视频进行场景分割，计算各个场景的场景信息权值，并根据冻结帧检测结果、抖动帧检测结果、以及鬼影帧检测结果计算失真系数，根据显著运动面积比例、场景信息权值、以及失真系数确定终端侧时间域视频质量。

优选地，计算各个视频帧的显著运动面积比例具体包括：步骤11，根据播放进度将当前第k视频帧解码到明亮度色度YUV空间，获取亮度矩阵Y_k；步骤12，如果确定当前第k视频帧为视频的第一帧，则设当前第k视频帧的前一帧为像素值全零帧，并执行步骤13，否则，直接执行步骤13；步骤13，对当前第k视频帧的亮度矩阵Y_k进行高斯滤波，并对滤波结果进行下采样；步骤14，重复执行步骤13n-1次，得到含有n个不同尺度的矩阵的高斯图像金字塔PMD_k，其中，尺度表示当前矩阵已进行高斯滤波与下采样操作的次数，当尺度为1时的矩阵为源矩阵Y_k，n为尺度的总个数；步骤15，对当前第k视频帧和第k-1视频帧的高斯图像金字塔PMD_k和PMD_k-1在尺度s上求矩阵中每个元素之差的绝对值，得到差异矩阵M_k，s，并根据各尺度上的差异矩阵组成差异金字塔DPMD_k，其中，差异矩阵M_k,s中的M_1,s为全零矩阵；步骤16，对DPMD_k中除尺度1以外的所有尺度上的差异矩阵进行双线性插值，将差异矩阵大小归一到与源矩阵Y_k相同，并对包括Y_k在内的DPMD_k插值后的n个差异矩阵求平均得到归一差异矩阵Z_k；步骤17，对Z_k进行中值滤波去噪得到Z_km，并设置阈值θ，将Z_km中大于等于θ的元素赋值为1，小于θ的元素赋值为0，得到二值矩阵BI_k；步骤18，对BI_k求和后除以当前第k视频帧的帧像素面积，得到当前第k视频帧的显著运动面积比例。

优选地，步骤13具体包括：对当前第k帧的亮度矩阵Y_k做帧窗口大小为3×3、均值为0、标准差为0.5的高斯滤波，并对对滤波结果进行1/4^a下采样，其中，a为自然数。