[发明专利]一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法

说明书

本发明涉及一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法，具体步骤是：提取丢包视频特征：对测试视频随机丢包处理，获取丢失块周围块的丢失情况，计算丢失块所处区域的纹理复杂度，计算丢失块区域梯度，估计丢失块的运动矢量；同时将周围块的丢失情况、纹理复杂度、梯度以及运动矢量联合构成丢失块的统计特征；计算差错敏感度：将丢包后的视频进行差错隐藏，再以块为单位统计仍存在的错误像素，计算差错敏感度；训练模型并预测：丢失块的统计特征及其相应的差错敏感度构成训练集，使用训练集训练支持向量回归器SVR，把丢失块的统计特征输入训练好的SVR模型，输出预测的差错敏感度。本方法精确预测出丢包对视频帧不同区域影响严重程度，减少复杂度。

技术领域

本发明涉及一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法。

背景技术

近年来，随着视频技术的飞速发展，视频会议、网络电视、视频电话等各种视频通信应用越来越广泛。面对不断增多的视频数据以及有限的传输带宽等问题，视频编码技术应运而生。目前，世界上的视频编解码标准主要来源于国际电信联盟(ITU-T)和国际标准化组织(ISO)。他们制定并颁布的H26x系列和MPEG系列编解码技术，可有效满足各种视频通信需求。其中，H.264/AVC因其良好的稳定性以及网络传输性，目前已被广泛应用于视频技术中。然而随着超高清视频的发展，传统编码技术处理性能逐渐落后，为顺应时代新一代视频编码标准—高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)于2013年问世。与H.264/AVC相比，HEVC支持更高分辨率的视频以及改进的并行处理模式，在重建视频同等质量下可减少50％比特率。

然而不管是H.264/AVC或者HEVC，视频码流经压缩传输的过程中由于噪声干扰强、环境复杂性以及带宽不稳定等原因，极易造成数据包丢失或比特出错。由于编解码特性出错码流内部还会产生一定的错误传播，这些都将严重影响重建帧质量，导致视频在终端不能正常显示。研究有效的错误控制技术成为视频通信不可或缺的一部分。

差错隐藏技术作为错误控制技术之一，在解码端利用已接收的正确信息，根据视频的时间、空间以及视点间的相关性，恢复由于比特流差错造成的视频帧内容的缺失。它因为具有提高带宽利用率、编码效率、降低编码器负担等优点，得广泛应用和研究。目前，差错隐藏方法很多，如时域差错隐藏和空域差错隐藏等。有些视频标准(例如，H.264/AVC)也采纳了其中的经典算法，但在不同的网络状况下、对不同视频序列的隐藏效果并非都能达到理想状态。各种差错隐藏算法优劣并存，适用点亦不同。不同区域、不同形式的丢包，都将影响最终隐藏效果，因此单一的差错隐藏算法常无法满足复杂多变的丢包情况。