生的不利影响（例如：花屏、花块等）掩盖起来。例如，利用相邻无错误的 图像块，或前面解码或显示的无错误的图像块的信息（例如，像素、运动矢量等），或前面正 确解码或显示的无错误的视频帧来恢复丢失的或受误码传播的图像块或视频帧。
[0206]本发明实施例中的视频静止失真程度评估装置也可以应用于其他场景下，例如， 视频静止失真程度评估装置被集成于包括视频流缓存设备的接收端，并从该视频流缓存设 备获取视频流的因网络时延导致的静止事件的信息。
[0207] 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。
[0208] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例中描述的各方法步 骤和单元，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软 件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各实施例的步骤及组成。这些 功能宄竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领 域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实 现不应认为超出本发明的范围。
[0209] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或步骤可以用硬件、处理器执行的软件 程序，或者二者的结合来实施。软件程序可以置于随机存储器（RAM)、内存、只读存储器 (ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域 内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0210] 尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明 并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明 的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内。
【主权项】
1. 一种视频静止失真程度评估方法，其特征在于，包括： 获取视频流的帖率W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，所述静止事件用于表征所述视频流的停顿； 根据所述视频流的帖率和静止事件的静止特征参数，获取所述视频流的静止事件失真 值，所述静止事件失真值用于表征所述视频流的失真程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，静止事件的时长是通过静止时间来表征 或者是通过静止帖的数目来表征的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述静止事件的时长是通过静止帖 的数目来表征时，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，包 括： 所述静止事件的静止特征参数通过静止帖的数目和视频流的视频帖总数目的比例关 系来表征； 或者所述静止事件的静止特征参数通过静止帖的数目和视频流的连续播放的数目的 比例关系来表征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述静止事件的静止特征参数通过静 止帖的数目和视频流的视频帖总数目的比例关系来表征时，所述获取视频流的帖率W及静 止事件的静止特征参数，包括：获取所述视频流的帖率W及根据公式确定所述视频流的静止事 件的静止特征参数f_freezing_length; 其中，i_total_num_frames表示视频流的视频帖总数目，i_total_num_freezing_ 化ames表示视频流的静止事件对应的所有静止帖的数目，fjreezing_length表示静止事 件的静止特征参数。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频流的帖率 W及静止事件的静止特征参数，获取所述视频流的静止事件失真值，包括：根据公式.获取所述视频流的静止事 件失真值； 其中，巧S为视频流的帖率，f_heezing_length为视频流的静止事件的静止特征参 数，化eezing_arti化ct_value为静止事件失真值，ai、32、asW及a4为正常数。6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 获取所述视频流的与所述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； 所述根据所述视频流的帖率W及静止事件的静止特征参数，获取所述视频流的静止事 件失真值包括： 根据所述视频流的视频运动特征参数、帖率和静止事件的静止特征参数，获取所述视 频流的静止事件失真值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述视频流的视频运动特征参 数，包括： 根据所述视频流的静止事件发生前的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动 特征参数；或 根据所述视频流的静止事件结束后的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动 特征参数；或 根据所述视频流的静止事件发生前的编码帖的运动矢量和所述视频流的静止事件结 束后的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动特征参数；或 根据所述视频流的所有编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动特征参数。8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频流的静止事件发生前 的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动特征参数，包括： 根据所述视频流的静止事件发生前的最后一个解码或显示的编码帖的运动矢量，确定 所述视频流的视频运动特征参数。9. 根据权利要求6至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频流的视 频运动特征参数、帖率和静止事件的静止特征参数，获取所述视频流的静止事件失真值，包 括：根据公式确定所述视频流的静止事件失真值； 其中，巧S为视频流的帖率，f_heezing_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，39、ai。、a。、a。W及a。为正常数。10. 根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其特征在于，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。11. 根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，帖率与静止事件失真值正 相关，静止事件的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事件的静 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。12. -种视频静止失真程度评估装置，其特征在于，包括： 第一获取单元，用于获取视频流的帖率W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，所述静止事件用于表征所述 视频流的停顿； 第二获取单元，用于根据所述视频流的帖率和静止事件的静止特征参数，获取所述视 频流的静止事件失真值，所述静止事件失真值用于表征所述视频流的失真程度。13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，静止事件的时长是通过静止时间来表 征的或者是通过静止帖的数目来表征的。14. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，在所述静止事件的时长是通过静止帖 的数目来表征时，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，包 括： 所述静止事件的静止特征参数通过静止帖的数目和视频流的视频帖总数目的比例关 系来表征； 或者所述静止事件的静止特征参数通过静止帖的数目和视频流的连续播放的数目的 比例关系来表征。15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，在所述静止事件的静止特征参数通过 静止帖的数目和视频流的视频帖总数目的比例关系来表征时，所述第一获取单元具体用 于：获取所述视频流的帖率W及根据公式确定所述视频流的所述静 止事件的静止特征参数f_freezing_length; 其中，i_total_num_frames表示视频流的视频帖总数目，i_total_num_freezing_ 化ames表示视频流的静止事件对应的所有静止帖的数目，fjreezing_length表示静止事 件的静止特征参数。16. 根据权利要求12至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二获取单元具体 用于；根据公式获取所述视频流的静止事 件失真值； 其中，巧S为视频流的帖率，f_heezing_length为视频流的静止事件的静止特征参 数，化eezing_arti化ct_value为静止事件失真值，ai、32、agW及a4为正常数。17. 根据权利要求12至15中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元还用 于：获取所述视频流的与所述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； 所述第二获取单元具体用于：根据所述视频流的视频运动特征参数、帖率和静止事件 的静止特征参数，获取所述视频流的静止事件失真值。18. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元具体用于： 根据所述视频流的静止事件发生前的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动 特征参数；或 根据所述视频流的静止事件结束后的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动 特征参数；或 根据所述视频流的静止事件发生前的编码帖的运动矢量和所述视频流的静止事件结 束后的编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动特征参数；或 根据所述视频流的所有编码帖的运动矢量，确定所述视频流的视频运动特征参数。19. 根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元具体用于： 根据所述视频流的静止事件发生前的最后一个解码或显示的编码帖的运动矢量，确定 所述视频流的视频运动特征参数。20. 根据权利要求15至17中任一项所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元具体 用于；根据公式确定所述视频流的静止事件失真值； 其中，巧S为视频流的帖率，f_heezing_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，39、ai。、a。、a。W及a。为正常数。21. 根据权利要求17至20中任一项所述的装置，其特征在于，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。22. 根据权利要求12至21中任一项所述的装置，其特征在于，帖率与静止事件失真值 正相关，静止事件的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事件的 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。
【专利摘要】本发明实施例提供了一种视频静止失真程度评估方法和装置。该方法包括：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，所述静止事件用于表征所述视频流的停顿；根据所述视频流的帧率和静止特征参数，获取所述视频流的静止事件失真值，所述静止事件失真值用于表征所述视频流的失真程度。本发明实施例的视频静止失真程度评估方法和装置，更符合人眼主观感受，提高了失真程度评估的准确性。
【IPC分类】H04N17/00, H04N19/89
【公开号】CN104935918
【申请号】CN201510280140
【发明人】高山, 孙李娜
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2015年9月23日
【申请日】2013年2月20日
【公告号】CN103747238A, CN103747238B, EP2908522A1, EP2908522A4, US20150256822, WO2014127608A1