[發(fā)明專利]一種基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)特征的互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量評(píng)估方法與裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710768019.4
• 申請日: 2017-08-30
• 公開（公告）號(hào): CN107360417B
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭金林;陳立棟;白亮;老松楊
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N17/00
• 分類號(hào): H04N17/00
• 代理公司: 北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 陸薇薇

本發(fā)明公開了一種基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)特征的互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量評(píng)估方法與裝置，包括：輸入視頻，對視頻幀圖像進(jìn)行均勻降采樣；在提取的任一幀圖像及其前一幀圖像中提取背景相機(jī)運(yùn)動(dòng)向量；根據(jù)連續(xù)三個(gè)圖像幀之間運(yùn)動(dòng)向量計(jì)算相機(jī)運(yùn)動(dòng)加速度與運(yùn)動(dòng)方向變化角度；計(jì)算整個(gè)視頻相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，即平均加速度及平均方向變化角度；根據(jù)視頻相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)對視頻質(zhì)量進(jìn)行打分，獲得視頻質(zhì)量的客觀評(píng)估。本發(fā)明通過在臨近圖像區(qū)域搜索相似圖像塊及匹配方式，計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)視頻中的不規(guī)則相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，進(jìn)而對視頻質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)估，本方法在互聯(lián)網(wǎng)視頻上得到了與主觀評(píng)估較一致的結(jié)果。與上述方法相對應(yīng)，本發(fā)明還提供了一種互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量客觀評(píng)估裝置。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及多媒體通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)特征的互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量客觀評(píng)估方法與裝置。

背景技術(shù)

攝像設(shè)備(如帶攝像頭的智能手機(jī))的普及和存儲(chǔ)設(shè)備價(jià)格的下降，產(chǎn)生了大量的個(gè)人視頻內(nèi)容，而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和普及正在重塑視頻消費(fèi)模式，尤其是視頻分享網(wǎng)站的興起和流行，如YouTube，YouKu等，使得用戶方便地上傳、管理和分享視頻，總而言之，互聯(lián)網(wǎng)上的用戶不僅僅是視頻的消費(fèi)者，更是視頻的參與者和制作者，因此,互聯(lián)網(wǎng)上視頻數(shù)據(jù)正以爆炸性的速度增加，以世界上最大的視頻分享網(wǎng)站YouTube為例，近期的統(tǒng)計(jì)表明，用戶每分鐘上傳到該網(wǎng)站上的用戶生成視頻長達(dá)120小時(shí)，每一個(gè)月訪問YouTube的用戶多達(dá)8億，被觀看的視頻長度長達(dá)30億小時(shí)。面對如此多的用戶和觀看量，視頻分享網(wǎng)站對滿足用戶對視頻質(zhì)量要求具有越來越迫切的需求，毫無疑問，用戶更偏愛觀看描述相同(或極相似)內(nèi)容而質(zhì)量更高視頻片段。因此，互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量評(píng)估方法在改善服務(wù)質(zhì)量 (QoS)，改進(jìn)用的體驗(yàn)質(zhì)量(QoE)，管理大量視頻數(shù)據(jù)等方面扮演著重要的作用。

已有的視頻質(zhì)量評(píng)估方法基本可以分為兩大類：主觀或客觀的質(zhì)量評(píng)估方法，這些方法主要存在如下問題：

(1)很多是以單幀圖像質(zhì)量為基礎(chǔ)，首先評(píng)價(jià)視頻序列中每幀的質(zhì)量，然后再對各幀質(zhì)量取平均值，得到視頻質(zhì)量。這類視頻質(zhì)量評(píng)估方法沒有考慮視頻的運(yùn)動(dòng)信息對視頻質(zhì)量的影響；

(2)在視頻獲取，壓縮、傳輸、顯示、或復(fù)制等都會(huì)影響最終的視頻質(zhì)量，已有大多數(shù)的方法主要考慮由視頻壓縮或傳輸過程中導(dǎo)致的視頻質(zhì)量下降。視頻獲取時(shí)，其本身的質(zhì)量并不會(huì)被評(píng)估；

(3)很多方法常用視頻質(zhì)量評(píng)估度量，如信噪比(SNR)、峰值信噪比 (PSNR)，平均平方誤差(MSE)，景觀這些度量計(jì)算比較簡單，但是它們忽略了人類視覺感知的特征；

(4)大部分的研究聚焦于客觀視頻質(zhì)量評(píng)估，然而從人類的視覺感知的角度來評(píng)估視頻質(zhì)量變得越來越重要，因?yàn)榇罅康囊曨l應(yīng)用目標(biāo)人群是終端用戶；

(5)主觀評(píng)估方法是通過一些經(jīng)過訓(xùn)練或未經(jīng)過訓(xùn)練的用戶對視頻質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分。當(dāng)然，進(jìn)行大規(guī)模的客觀視頻質(zhì)量評(píng)估是不切實(shí)際的，由于需要人的全程介入，該方法極其費(fèi)時(shí)間、勞動(dòng)，也非常昂貴。

在視頻獲取(錄制)過程中，如不規(guī)則的相機(jī)運(yùn)動(dòng)會(huì)降低獲視頻的質(zhì)量，而很大一部分互聯(lián)網(wǎng)視頻由非專業(yè)拍攝人員使用多種攝像設(shè)備在較差環(huán)境下錄制，質(zhì)量往往較低，如含有較多的不規(guī)則相機(jī)運(yùn)動(dòng)，模糊的背景等等。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明提供一種基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)特征的互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量評(píng)估方法與裝置，以解決現(xiàn)有方案沒有考慮到的視覺因素，特別是相機(jī)運(yùn)動(dòng)因素，而引起的評(píng)估不準(zhǔn)確的問題。

為此，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)特征的互聯(lián)網(wǎng)視頻質(zhì)量評(píng)估方法，包括以下步驟：

S1對輸入的視頻圖像幀進(jìn)行均勻降采樣，整段輸入視頻經(jīng)均勻降采樣提取得到n幀圖像幀。

S2對于S1中提取到的n幀圖像幀，提取相鄰圖像幀間的背景相機(jī)運(yùn)動(dòng)向量。