一种视频质量评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明是应用于移动终端的视频质量评价方法，主要针对于安卓系统的平板电脑 的视频进行分析，通过视频质量评估方法对视频进行主观评价和客观评价，对视频质量进 行高效评估，从而可以控制和改善数字视频的质量，更好的为移动终端产商提供指导依据。
【背景技术】
[0002] 现如今在视频从模拟化到数字化的发展中，视频采样、压缩、传输以及重建的过程 中会产生各种各样的差异，引起视频不同程度的失真。目前对于视频质量的评价多数是基 于PC展开的，而对基于移动终端的研究领域相对较少，如何对基于移动终端视频质量进行 高效评估，是人们未来研究的重点，不仅可以对移动终端产商提供指导依据，还可以服务于 不同的视频领域。
[0003] 视频质量主观评价方面，由于测试过程受各种因素影响，测试方法不具有通用性， 因此一套通用的标准测试系统成为主观评价的一个研究方向。
[0004] 视频质量客观评价方面，通过寻找合适的评价指标建立评价模型，但是人眼是一 个复杂的系统，在进行客观评价的过程中应充分结合人眼视觉系统进行深入研究。对于视 频质量主客观综合评价的研究，目前还不是很成熟，尤其是在移动终端的视频评价系统研 究较少。
【发明内容】
[0005] 本发明正是为了解决现有技术中的上述问题而发明的一套视频质量综合评价体 系，首次将基于PC研究的视频质量评价理论转移到平板电脑等移动终端，设计出基于安卓 系统的平板电脑的评价体系系统。构建了一套视频质量综合评价体系。评价系统主要由两 个部分组成，视频质量的主观评价以及视频质量的客观评价。
[0006] 客观评价，选择了四个客观评价指标：峰值信噪比、边缘结构相似性、清晰度、空时 域模型，既考虑了人眼视觉系统的特征，又反应了视频空间信息和时间信息，多指标的选择 解决了单一指标的不准确性和局限性。本发明通过采用熵权赋权法计算各个指标的权重， 并引入效应函数对数据进行归一化处理，通过计算欧氏距离对视频质量进行排序，完成视 频质量的评价。综合评价后与主观结果具有很好的一致性。
[0007] 主观评价，采用的是ITU-T P. 910中定义的去除隐含参考的绝对等级评分法 ACR-HRR，测试环境严格按照标准中给出的进行布置，测试序列选用的是VQEG组织提供的5 个场景的视频，每个场景包含1个原始视频和16个失真视频，组织了多名观测者进行主观 评价，并对评价结果进行处理，得到平均主观意见分。评价结果显示，各个场景图的趋势走 向一致，保证了实验结果的准确性。
[0008] 为了实现上述发明目的，采用以下技术方案：一种视频质量评价方法，其包括：
[0009] 步骤1、视频质量主观评价处理，其采用九级制评分等级进行评价，计算出多个视 频场景中每个场景的平均主观意见分，完成视频质量主观评价，得到主观评价结果；
[0010] 步骤2、视频质量客观评价预处理，其包括峰值信噪比处理、边缘结构相似性处理、 清晰度处理、空时域值处理；
[0011] 所述峰值信噪比处理，其通过公式：
\十算峰值 信噪比PSNR，其中，其中xjp Xj表示原始视频和失真视频帧中的像素值，M、N为视频的长和 宽；
[0012] 所述边缘结构相似性处理，其基于视频亮度、对比度和结构相似性三个参数计算 边缘结构相似性ESS頂；
[0013] 所述清晰度处理，其通过公式： 计算清晰度，其中，m、η为视频长 和宽，df为视频亮度的变化幅度，dx为视频帧像素间的距离增量；
[0014] 所述空时域值处理，其基于空域中的模糊度、块效应和时域中的运动性指标计算 空时域指标頂B ;
[0015] 步骤3、视频质量客观评价处理，其具体包括：
[0016] 步骤al、评价矩阵构建，其对包含峰值信噪比、边缘结构相似性、清晰度、空时域值 的原始数据处理，以构建评价矩阵；
[0017] 步骤a2、标准化矩阵构建，其使用效用函数对包含原始数据的评价矩阵进行标准 化转换，以构建标准化矩阵；
[0018] 步骤a3、权重计算，其对标准化矩阵中各个标准化指标进行权重计算，完成评价指 标熵的计算以及评价指标熵权的计算；
[0019] 步骤a4、客观评价数据处理，其通过对原始数据评价矩阵构建、标准化矩阵构建以 及权重计算结果的处理进而得到客观评价结果；
[0020] 步骤4、视频质量综合评价处理，其结合主观评价结果和客观评价结果，通过综合 计算得到综合结果。
[0021] 优选的，视频质量综合评价处理步骤进一步包括：
[0022] 步骤bl、接收主观评价结果和客观评价结果作为第二原始数据；
[0023] 步骤b2、第二原始数据评价矩阵构建，其对包含主观评价结果和客观评价结果的 第二原始数据处理，以构建第二评价矩阵；
[0024] 步骤b3、第二标准化矩阵构建，其使用第二效用函数对包含第二原始数据的第二 评价矩阵进行标准化转换，以构建第二标准化矩阵；
[0025] 步骤b4、第二权重计算，其对第二标准化矩阵中各个标准化指标进行权重计算，完 成第二评价指标熵的计算以及第二评价指标熵权的计算；
[0026] 步骤b5、视频质量综合评价处理，其通过对第二原始数据评价矩阵构建、第二标准 化矩阵构建以及第二权重计算结果的处理进而得到综合结果。
[0027] 本发明提供的视频质量评价方法，客观评价选用了四个指标算法，峰值信噪比、边 缘结构相似性、清晰度、空时域算法；主观客观评价均是通过Java语言编程实现，建立综合 评价系统。实现后，将评估系统分为两层，对实验数据的原始数据矩阵变换，使用效用函数 对矩阵标准化，计算各个指标的熵和熵权，最后通过欧氏距离得到客观结果，进一步结合场 景的平均主观意见分和客观评价结果，通过计算方法最终得到所有视频序列的综合结果， 完成视频质量的综合评价结果，其进一步保证视频评价结果的准确性，实现了高效评估。
【附图说明】
[0028] 图1是本发明视频质量综合评价流程图。
[0029] 图2是本发明视频质量综合评价数据处理系统图。
[0030] 图3是边缘结构相似性ESS頂方法原理框图。
[0031] 图4是清晰度算法不意图。
[0032] 图5是相邻水平像素块示意图。
【具体实施方式】
[0033] 下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
[0034] 具体实现过程可以为：首先基于Android开发环境搭建，通过调用SDL第三方库 基于Android yuv制作视频播放器，进行评估系统的设计与实现，设计视频质量主观评价的 界面，包括用户登录系统与数据库实时更新，场景选择界面自主随机，视频播放界面，评分 功能的限制。而客观评价仅允许管理员登陆，故设置了管理员身份认证，需要验证管理员信 息，与数据库中信息匹配时，进入客观评价系统，否则无法进入。管理员可以查看主观评价 的数据，进行客观评价并查看客观计算结果。
[0035] 具体使用过程可以为：基于安卓的平板电脑进行对多组视频进行综合评价，首先 从安卓平板电脑中打开应用。进行主观评价测试，要求至少15名非专业测试者参加，通过 注册账号，该用户登录进入到主观评价界面，根据多组场景的不同的视频进行主观评分，只 有在视频播放结束，出现灰度图片时，才可以进行打分，要求评分在〇~9之间，评分结束 后，手动选择下一视频进行播放，重复上述过程，直至所有视频序列都评价结束，即可退出 系统，观测者给出所有评分，评分将自动更新到数据库中，从而完成视频质量的主观评价。 进行客观评价仅对管理员开放，故设置了管理员身份认证，需要验证管理员信息，与数据库 中信息匹配时，进入客观评价系统。管理员可以查看主观评价的数据，同时也可以查看客观 计算结果。客观结果中的峰值信噪比、边缘结构相似性、清晰度三个指标，均是计算结果越 大，代表失真视频与原始视频的质量差异越小，视频的质量越好，属于效益型指标。空时域 值则相反，其值越小，代表失真视频与原始视频的质量差异越小，视频的质量越好，属于成 本型指标。
[0036] 参见图1，视频质量综合评价测试的具体过程可以为：待测试的视频载入到视频 列表中，发布该程序到安卓系统的平板电脑中，开启软件进入主界面，进入登录界面，分为 管理员登录，测试者登录，用户登陆即为测试者登录，测试者登录可以进入到主观评价系 统，至少15名非专业观测者进行试验，采用九级制评分等级对全部视频进行评价打分，整 合主观评价的全部数据结果，其数据需要由管理员登陆才可显示，管理员登陆即为进行视 频评价分析的工作者的登录界面，管理员登陆进入客观评价系统，对视频进行自动化的客 观分析，按照边缘结构相似性、峰值信噪比、清晰度、空时域算法的四个方面指标进行算法 评分，通过系统的客观分析，得到视频序列客观实验数据，得到四个指标的数据结果，根据 一定的算法和按照四个指标的相对权重，最终计算所有视频序列的客观结果，综合评价结 果，结合场景的平均主观意见分和客观评价结果，通过计算方法最终