的静止特征参数 通过静止帧的数目和视频流的连续播放的数目的比例关系来表征。
[0154] 可选地，在该静止事件的静止特征参数通过静止帧的数目和视频流的视频帧总数 目的比例关系来表征时，该第一获取单元210具体用于：获取所述视频流的帧率以及根据 公式
V
[0155] _确定该视频流的该静 止事件的静止特征参数f_freezing_length;
[0156]其中，i_total_num_frames表示视频流的视频帧总数目，i_total_num_freezing_ frames表示视频流的静止事件对应的所有静止帧的数目，f_freezing_length表示静止特 征参数。
[0157] 可选地，该第二获取单元220具体用于：根据公式
[0158]
获取该视频流的静止事 件失真值；
[0159] 其中，fps为视频流的帧率，f_freezing_length为视频流的静止特征参数， freezing_artifact_value为静止事件失真值，a2、a3以及a4为正常数。
[0160] 可选地，该第一获取单元210在获取该视频流的帧率和静止特征参数之外，还用 于获取该视频流的与该视频流的运动变化程度和运动一致性中的至少一种相关的视频运 动特征参数；则该第二获取单元220具体用于根据该视频流的视频运动特征参数、帧率和 静止事件的静止特征参数，获取该视频流的静止事件失真值。
[0161] 可选地，该第一获取单元210具体用于：
[0162] 根据该视频流的静止事件发生前的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动 特征参数；或
[0163] 根据该视频流的静止事件结束后的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动 特征参数；或
[0164] 根据该视频流的静止事件发生前的编码帧的运动矢量和该视频流的静止事件结 束后的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特征参数；或
[0165] 根据该视频流的所有编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特征参数。
[0166] 可选地，该第一获取单元210具体用于：
[0167] 根据该视频流的静止事件发生前的最后一个解码或显示的帧间编码帧的运动矢 量，确定该视频流的视频运动特征参数。
[0168] 可选地，该第二获取单元220具体用于：根据公式
[0169]
[0170] 确定该视频流的静止事件失真值；
[0171] 其中，fps为视频流的帧率，f_freezing_length为视频流的静止事件的静止特征 参数，MV为视频流的视频运动特征参数，a9、a1(l、an、a12以及a13为正常数。
[0172] 可选地，视频运动特征参数与视频流的运动变化程度之间的相关关系的方向与视 频运动特征参数与静止事件失真值之间的相关关系的方向一致，视频运动特征参数与视频 流的运动一致性之间的相关关系的方向与视频运动特征参数与静止事件失真值之间的相 关关系的方向一致。
[0173] 可选地，帧率与静止事件失真值正相关，静止特征参数与静止事件的时长之间的 相关关系的方向与静止特征参数与静止事件失真值之间的相关关系的方向一致。
[0174] 上述视频失真质量评估装置200可以是终端，例如，可以是便携式、袖珍式、手持 式、计算机内置的或者车载的移动装置，或者，装置200还可以是服务器，等等。
[0175] 应理解，根据本发明实施例的视频失真质量评估装置200中的各个部件的上述和 其它操作和/或功能分别为了实现图1和图2的方法100的相应流程，为了简洁，在此不再 赘述。
[0176] 因此，在本发明实施例中，通过获取视频流的帧率以及与该视频流的静止事件的 时长相关的静止特征参数，根据该视频流的帧率以及静止特征参数，获取该视频流的静止 事件失真值，在进行静止事件失真程度评估时，考虑的因素更为全面，且更符合人的主观感 受，从而提高了失真程度预测的准确性。
[0177] 图3是根据本发明实施例的视频失真质量评估装置300的示意性框图。该装置 300包括处理器310、存储器320和总线330,其中，处理器310和存储器320通过总线330 相连接。
[0178] 存储器320中存储一组程序代码，且处理器310调用存储器320中存储的程序代 码，用于执行以下操作：
[0179] 获取视频流的帧率以及静止事件的静止特征参数，所述静止事件的静止特征参数 与所述视频流的静止事件的时长相关，其中，该静止事件用于表征该视频流的停顿；
[0180] 根据该视频流的帧率和静止事件的静止特征参数，获取该视频流的静止事件失真 值，该静止事件失真值用于表征该视频流的失真程度。
[0181] 可选地，静止事件的时长是通过静止时间来表征或者是通过静止帧的数目来表征 的。
[0182] 可选地，在所述静止事件的时长是通过静止帧的数目来表征时，该静止事件的静 止特征参数与该视频流的静止事件的时长相关，包括：该静止事件的静止特征参数通过静 止帧的数目和视频流的视频帧总数目的比例关系来表征；或者该静止事件的静止特征参数 通过静止帧的数目和视频流的连续播放的数目的比例关系来表征。
[0183] 可选地，在该静止事件的静止特征参数通过静止帧的数目和视频流的视频帧总数 目的比例关系来表征时，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，具体用于执行以下 操作：获取所述视频流的帧率以及根据公式 s
[0184] _确定该视频流的静止 特征参数f_freezing_length;
[0185]其中，i_total_num_frames表示视频流的视频帧总数目，i_total_num_freezing_ frames表示视频流的静止事件对应的所有静止帧的数目，f_freezing_length表示静止特 征参数。
[0186] 可选地，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，具体用于执行以下操作： 根据公式
[0187] 获取该视频流的静止 事件失真但；
[0188] 其中，fps为视频流的帧率，f_freezing_length为视频流的静止事件的静止特征 参数，freezing_artifact_value为静止事件失真值，a2、a3以及a4为正常数。
[0189] 可选地，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，还用于执行以下操作：在 获取该视频流的帧率和静止特征参数之外，还获取该视频流的与该视频流的运动变化程度 和运动一致性中的至少一种相关的视频运动特征参数，并具体用于根据该视频流的视频运 动特征参数、帧率和静止事件的静止特征参数，获取该视频流的静止事件失真值。
[0190] 可选地，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，具体用于执行以下操作： 根据该视频流的静止事件发生前的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特征参 数；或根据该视频流的静止事件结束后的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特 征参数；或根据该视频流的静止事件发生前的编码帧的运动矢量和该视频流的静止事件结 束后的编码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特征参数；或根据该视频流的所有编 码帧的运动矢量，确定该视频流的视频运动特征参数。
[0191] 可选地，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，具体用于执行以下操作： 根据该视频流的静止事件发生前的最后一个解码或显示的帧间编码帧的运动矢量，确定该 视频流的视频运动特征参数。
[0192] 可选地，处理器310调用存储器320中存储的程序代码，具体用于执行以下操作： 根据公式
[0193]
确定该视频流 的静止事件失真值；
[0194] 其中，fps为视频流的帧率，f_freezing_length为视频流的静止事件的静止特征 参数，MV为视频流的视频运动特征参数，a9、a1(l、an、a12以及a13为正常数。
[0195] 可选地，视频运动特征参数与视频流的运动变化程度之间的相关关系的方向与视 频运动特征参数与静止事件失真值之间的相关关系的方向一致，视频运动特征参数与视频 流的运动一致性之间的相关关系的方向与视频运动特征参数与静止事件失真值之间的相 关关系的方向一致。
[0196]可选地，帧率与静止事件失真值正相关，静止特征参数与静止事件的时长之间的 相关关系的方向与静止特征参数与静止事件失真值之间的相关关系的方向一致。
[0197]上述视频失真质量评估装置300可以是终端，例如，可以是便携式、袖珍式、手持 式、计算机内置的或者车载的移动装置，或者，装置300还可以是服务器，等等。
[0198]应理解，根据本发明实施例的视频失真质量评估装置300中的各个部件的上述和 其它操作和/或功能分别为了实现图1和图2的方法100的相应流程，为了简洁，在此不再 赘述。
[0199]因此，在本发明实施例中，通过获取视频流的帧率以及与该视频流的静止事件的 时长相关的静止特征参数，根据该视频流的帧率以及静止特征参数，获取该视频流的静止 事件失真值，在进行静止事件失真程度评估时，考虑的因素更为全面，且更符合人的主观感 受，从而提高了失真程度预测的准确性。
[0200] 本发明实施例的装置200和300可以是独立于视频流的接收端的一个设备，也可 以是集成于接收端内部的一个设备。
[0201]图4是根据本发明实施例的视频静止失真程度评估装置所应用的场景图。
[0202] 如图4所示，视频静止失真程度评估装置位于视频流的发送端和接收端之间，发 送端发送的视频流一路传输至接收端，另一路传输至评估装置以及停顿预测设备。评估装 置可以从停顿预测设备获取视频流的因网络时延导致的静止事件的信息（例如，静止事件 的时长（可以通过时间来表征）、静止事件起始位置等），并可以从外界获取该视频流的帧 率，以及其他辅助信息，例如接收端的视频解码器所采用的视频错误隐藏方法，从而可以获 取因网络丢包所引起的静止事件，并得到静止事件的信息（例如，静止事件的时长（可以通 过静止帧的数目来表征））。视频静止失真程度评估装置在获取到静止事件失真值后，可以 将该静止事件失真值作为评估结果进行输出，也可以结合压缩失真值和/或压缩质量和/ 或其他失真质量得到一个综合的评估结果进行输出。
[0203] 图5是根据本发明另一实施例的视频静止失真程度评估装置所应用的场景图。
[0204]如图5所示，视频静止失真程度评估装置集成于视频流的接收端内部，发送端发 送的视频流达到接收端之后，一路传输至视频解码器，另一路传输至评估装置以及停顿预 测设备。评估装置可以从停顿预测设备获取视频流的因网络时延导致的静止事件的信息 (例如，静止事件的时长（可以通过时间来表征）、静止事件起始位置等），并可以从外界获 取该视频流的帧率，以及其他辅助信息，例如接收端视频解码器所采用的错误修复策略，从 而可以获取因网络丢包所引起的静止事件，并得到静止事件的信息（例如，静止帧的数量 (可以数量））。视频静止失真程度评估装置在获取到静止事件失真值后，可以将该静止事 件失真值作为评估结果进行输出，也可以结合压缩失真值和/或压缩质量和/或其他失真 质量得到一个综合的评估结果进行输出。
[0205]本发明实施例中所述的视频错误隐藏方法，也可以理解为数据包丢失隐藏方法(Packetlossconcealmentmethod)，这种技术并不找回丢失的数据包，只是把丢失数据包 对解码的视频产