[发明专利]一种基于H264/AVC视频的PSNR盲估计方法

摘要

本发明公开一种基于H264/AVC视频的PSNR盲估计方法，是分析H264/AVC视频编码特征而提出的参数估计方法，属于多媒体质量评价领域。本发明主要针对不同视频内容及H264/AVC视频的编码方式，分析了帧内预测与帧间预测对视频编码质量的影响，通过DCT系数分布特性计算PSNR值的算法，能够得到更加精确的PSNR估计值。本发明方法包括如下步骤：1)提取每一帧的DCT系数；2)提取每一帧的宏块信息；3)根据宏块信息对宏块进行分类；4)对分类后的宏块分别计算噪声并进一步得到PSNR估计值。本发明方法能大幅度提高H264/AVC视频的PSNR估计准确值，尤其在P帧与B帧方面。

主权项

1.一种基于H264/AVC视频的PSNR盲估计方法，其特征在于，包括：1)提取每一帧的DCT系数以及宏块信息；2)根据宏块信息对宏块进行分类；3)对分类后的宏块分别计算噪声，并进一步得到PSNR估计值；根据宏块信息对宏块进行分类的实现方式为：若该帧为I帧，则将每个宏块通过滤波器，识别出每个宏块是否属于平坦区域；滤波器是根据每个宏块及其相邻宏块的预测方式进行设计的，若该宏块以及相邻的宏块中至少有一个宏块是采用帧内16×16预测方式，则该宏块属于平坦区域；由此将该帧分成平坦区域与非平坦区域；若该帧为P帧或者B帧，则根据宏块信息将所有宏块分为3类，第一类为帧内预测宏块，即采用帧内预测方式的宏块，第二类为SKIP宏块，即采用SKIP预测方式的宏块，剩下的为第三类，即普通的帧间预测宏块；所述步骤3)对分类后的宏块分别计算噪声，并进一步得到PSNR估计值，其实现方式为：若该帧为I帧，则对于非平坦区域的DCT系数使用噪声计算方法计算非平坦区域的噪声，若量化因子小于20，则对平坦区域使用噪声计算方法计算平坦区域的噪声，并与非平坦区域的噪声相加作为总的噪声，否则仅使用非平坦区域的噪声作为总的噪声；若该帧为P帧或者B帧，则对于帧内预测宏块以及普通帧间预测宏块分别使用噪声计算方法进行计算，得到帧内预测宏块的噪声以及普通帧间预测宏块的噪声，而对于SKIP预测宏块，如果SKIP预测宏块所占本帧总宏块的比例小于10％，则使用SKIP预测宏块左边、上边或者右上边的宏块的噪声作为SKIP预测宏块的噪声，其中优先级顺序为左边好于上边，上边好于右上边，否则，使用参考帧平均像素噪声作为SKIP宏块每个像素点的噪声，并计算得到SKIP预测宏块的噪声，将三者相加得到该帧总的噪声；由于原始视频每个频点处的DCT系数集合满足拉普拉斯分布，因此对于每个频点，所述噪声计算方法通过量化后的零值DCT系数来估计该频点处DCT系数所满足的拉普拉斯分布的参数，进而得到该拉普拉斯分布的概率密度函数，并利用信息论知识估算噪声；得到总的噪声后根据PSNR计算方法得到估计的PSNR值；PSNR的计算方法采用如下公式：其中，(2n‑1)2表示图像可能的最大的亮度值的平方，n表示每个亮度值所占的比特数，MSE表示原始图像与编解码之后的图像之间的均方误差；MSE的计算公式如下：其中，Yori表示原始图像，Ydec表示经过编码和解码后图像，a*b表示原始图像的大小,szong表示原始图像与编解码之后图像之间的总误差。