会影响的帧数 和损伤比例，视频段中各个有丢包的非参考帧的数目以及丢包损伤比例；
[0199] 丢包失真模型实际计算的是帧损伤对于视频段造成的失真。视频段是整个视频序 列的一个小段，可以是定长也可以是变长的段，一般可以为一个G0P。首先需要根据RTP数 据包的Marker位或TS包的payload_unit_start_indicator位得到帧边界，根据数据包的 时间戳和序列号等信息得到各个视频帧的丢包损伤情况，同时根据帧大小（编码数据量） 推测帧类型（I/IDR帧，P帧，B帧，非I/IDR的场景切换帧）和/或是否为参考帧，得到视频 段边界。统计如下信息：
[0200] (1)视频段中各参考帧在视频段中的位置（误码传播会影响的帧数）和损伤比 例；
[0201] (2)视频段中各个有丢包的非参考帧的数目以及丢包损伤比例。
[0202] S1202:利用各参考帧在视频段中误码传播会影响的帧数和损伤比例计算参考帧 丢包损伤的失真；其中参考帧丢包损伤的失真随误码传播会影响的帧数和损伤比例中任何 一个增加而增加。
[0203]当视频段中有一个参考帧有丢包时，其对视频段的影响主要由压缩失真模型计算 的基础分数（Qmrading)即压缩失真参数、参考帧是视频段的倒数第几帧（误码会传播的帧 数）、参考帧的丢包损伤比例决定。具体模型公式如下：
[0204]
[0205]其中，Q_ding」为第i个视频段的压缩失真参数，a i为常数，表示视频的最低分，x: 表示此参考帧后还有多少帧才到视频段的结束即误码会传播的帧数，x2表示此参考帧的丢 包损伤比例。funcl( Xl)表示如果此参考帧整帧丢失或帧头丢失对于视频段造成的失真影 响因子，func2(x2)表示帧的不同丢包损伤比例引起的不同主观失真程度影响因子。
[0206] funcl(Xl)需随Xl增大而增大，其模型可以是非线性也可以是线性的，比如下式：
[0207]jimc\{x[)= l-an-xf"
[0208]或 funcl (x) = an ? Xi+bn 公式（24)
[0209]
[0210] 其中，an，bn为常数。当然，funcl(Xl)也可以是不拘于上式的其余线性与非线性 的组合。
[0211] funC2(x2)需随x2增大而增大，其模型可以是非线性也可以是线性的，比如下式：
[0212]
[0213]
[0214]
[0215] 其中，a12, b12, c12, d12为常数。当然，func2(x2)也可以是不拘于上式的其余线性与 非线性的组合。
[0216] 当视频段中有多个参考帧有丢包时，其对视频段的影响因素主要有：各参考帧的 丢包损伤对于视频段的主观失真程度（D Mf i)，有丢包损伤的参考帧的帧数（N)。具体计算 公式如下：
[0217] Dref= func (DTefi,N) 公式（26)
[0218]当每个丢包损伤的参考帧计算的失真值DMfi越大，由于丢包受损的帧数N越大， 上式计算的DMf越大。具体模型可以是线性也可以是非线性的，当然也可以是线性与非线 性模型的组合。
[0219] S1203:利用有丢包损伤的非参考帧的数目以及丢包损伤比例计算非参考帧丢包 损伤的失真；
[0220] 当一个视频段中有一个或多个非参考帧有丢包时，其对于视频段的影响因素主要 有：有丢包损伤的非参考帧的帧数（M)，非参考帧的丢包损伤程度（B distp_mt」）。具体模型 公式如下：
[0221] Dnonref= func(Bdist_percent_i? M) 公式（27)
[0222] 上式中，Bdist pe_t」表示受损位置与人眼关注区域的距离，M表示丢包的非参考帧 数目；有丢包损伤的非参考帧数目越多，受损位置越靠近人眼关注区域，其失真值越大。具 体模型可以是线性也可以是非线性的，当然也可以是线性与非线性模型的组合。
[0223] S1204:组合参考帧丢包损伤的失真和非参考帧丢包损伤的失真得到由于丢包 (帧损伤）造成的失真0)seg_ t)，此失真即为视频帧损伤失真参数（9&_&^?。")，用压缩失 真参数（Q mc；()ding)减去视频帧损伤失真参数得到视频段的质量（Qse;gmmt)。
[0224]Qframedistortion- 〇segment公式（28)
[0225] Qsegment-Q encoding_DSegment公式（29)
[0226] 视频帧损伤失真参数由参考帧的丢包损伤带来的失真（DMf)和非参考帧的丢包损 伤带来的失真（D__ raf)共同计算得到：
[0227] Dsegment= func(D ref, Dnon ref) 公式（30)
[0228]其中，参考帧丢包损伤的失真对于视频段的影响较大，而非参考帧丢包损伤的失 真相对影响较小。上式的具体形式可以根据不同应用场景或编码方式为加权平均或非线性 组合得到。
[0229] 特别的，当视频内容类别无法得知时，本节所述的参数值可用统计的默认值（如 各类别的参数值均值或某一特定类别的参数值）。
[0230] 在某些应用场景下，比如当终端设备（网络设备，测试设备）的运算能力太低时， 本节涉及的各公式的运算结果也可通过查表替代。
[0231] 上述实施例中，视频数据的压缩失真参数表示考虑了视频编码压缩失真的视频基 础质量，可以通过多种方法获得该参数，例如可以采用现有技术的计算方法，也可以采用上 述实施例中提及的方法。例如采用图4对应的方法，也可以采用图6对应的方法。
[0232] 参考图13图14,当视频内容类别信息预先无法获得或类别不够精确时，为得到更 为准确的丢包失真质量，可首先计算精确的表征不同视频内容的视频内容时间复杂度（计 算方法同图10对应的实施例中描述的），再结合图12对应的实施例中的丢包失真模型进行 计算。同时，压缩失真模型可用实施例一中提到的模型进行计算，具体参数值采用统计的默 认值。
[0233] 参考图15,本发明获得视频质量参数方法的一个实施例，还包括：
[0234] 获得视频内容时间复杂度；
[0235] 所述视频帧损伤失真参数随视频内容时间复杂度增加而增加。参考帧和非参考帧 丢包损伤的失真中加入视频内容时间复杂度的影响；参考帧丢包损伤失真随视频内容时间 复杂度增加而增加；非参考帧丢包损伤失真随视频内容时间复杂度增加而增加。
[0236] 视频内容时间复杂度〇对参考帧丢包损伤失真的影响为：
[0237]
[0238] 其中，ai为常数，表示视频的最低分，funcl(xu〇 )是与误码传播帧数和视频内容 时间复杂度有关的函数，其具体形式可以是：
[0239] fund(.v,,cr) = 1 - ?x{u"c^
[0240] 或funcl(x" 〇 ) =func( 〇 ) ?Xi+bn公式（32)
[0241] 其中，an，bn为常数。func(〇)可以是线性也可以是非线性模型，也可以是线性 与非线性模型的组合，但需要保证〇增大时funcl(Xl，〇)增大。funcl(Xl，〇)亦可以有 其他形式。
[0242] 视频内容时间复杂度〇对非参考帧丢包损伤失真的影响为：
[0243]
[0244] 上式中，有丢包的非参考帧数目越多，受损位置越靠近人眼关注区域，并且视频内 容时间复杂度〇越大，失真值越大。具体模型可以是线性也可以是非线性的，也可以是线 性与非线性模型的组合。
[0245] 特别的，在某些应用场景下，视频内容时间复杂度（〇 )如能通过频道信息传递等 途径得到，也可用本节所述的模型公式进行准确的丢包失真质量的计算。
[0246] 在某些应用场景下，比如当终端设备（网络设备，测试设备）的运算能力太低时， 本节涉及的各公式的运算结果也可通过查表替代。
[0247] 其中所述丢包失真参数由图4对应的方法获得。
[0248] 参考图16,在计算视频序列质量时，亦可将考虑了视频内容复杂度计算压缩失真 模型与考虑了视频内容时间复杂度计算丢包失真模型结合在一起。
[0249] 特别的，在某些应用场景下，视频内容复杂度（A )和视频内容时间复杂度（〇 )如 能通过频道信息传递等途径得到，也可用本节所述的模型公式进行准确的压缩失真质量和 丢包失真质量的计算。
[0250] 上述实施例中，在计算视频数据质量时，考虑帧损伤程度和误码扩散造成的影响 以及丢包损伤对不同视频内容的影响，评估结果更为准确。
[0251] 参考图17,本发明还提供获得停顿影响参数的方法，停顿影响评估模型可结合上 述实施例中提到的压缩失真模型和丢包失真模型，共同计算视频序列质量。获得视频数据 的压缩失真参数；获得视频数据停顿影响参数；视频质量参数为压缩失真参数和视频数据 停顿影响参数的差值。在同时有丢包损伤时视频质量参数为压缩失真参数减去帧损伤失 真再减去视频数据停顿影响参数获得的差值。停顿的影响不依赖于丢包等其他损伤因素， 与停顿持续的时间、停顿结束后到评分点的时间以及相邻两次停顿间的时间间隔有关。当 停顿产生时，视频序列的质量会有所下降（记为Q stop);当停顿结束，视频又开始播放时，视 频序列的质量会逐渐稍有恢复（记为(^。）；当前面距离本次停顿一定时间内还有一次停顿 时，前一次停顿对于当前停顿会有一定的影响（两次停顿间的相互影响记为〇。
[0252] 参考图18,本发明停顿影响参数的方法的一个实施例包括：
[0253] S1801 :从视频数据包包头中获得每次停顿时长、停顿恢复时间和停顿时间间隔；
[0254] S1802:利用每次停顿时长计算停顿下降质量，其中停顿下降质量随停顿时长增加 而线性或非线性增加；
[0255] -次停顿的停顿时长记为h，则停顿下降质量为：
[0256] Qstop= func (t :) 公式（34)
[0257] 上式中，停顿时长h越长，下降质量越多。具体形式可以是：
[0258]Q卿= 公式（35)
[0259] 其中，a8为常数。停顿下降质量模型也可以是其余满足上述规律的线性或非线性 或线性与非线性公式的组合。
[0260] 另一个实施例中，具体形式可以是：
[0261] Q卿=以+\.久+(；&
[0262]或 Qstop= a 8 ? exp (b8 ? t) 公式（36)
[0263]或仏_= a8 ? ti+b8
[0264] 其中，a8，b8, (：8为常数。
[0265] S1803 :利用停顿恢复时间计算停顿恢复质量，其中停顿恢复质量随停顿恢复时间 增加而线性或非线性增加；
[0266] 停顿结束后到评分点的恢复时间记为t2,则停顿恢复质量为：
[0267] Qrec=