面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法

專利名稱：：面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法
技術領域：
：本發明涉及一種無線視頻通信的評測，尤其是涉及一種面向無線網絡的視頻質量自動評測系統的評測方法。技術背景通信網絡的總體發展趨勢是"寬帶化"、"無線化"和"移動化"。隨著寬帶無線通信技術的發展和Internet業務的普及，無線網絡承載的業務形態也日趨豐富，呈現出"多媒體化"、"娛樂化"和"個性化"等發展趨勢。未來若干年內，傳統電信網上以話音(或小流量數據)為主的業務形態將逐步被以視頻為主的多媒體業務所取代。人們將不再僅僅滿足于通過無線網絡傳輸文字和聲音，還希望能通過無線網絡看到生活的畫面和場景，諸如手機影院、手機電視、移動網游、移動視頻會議、無線多媒體郵件等視頻服務將成為未來無線網絡的主體業務。針對無線視頻質量的自動評測是貫穿整個無線視頻通信"設計"、"銷售"、"應用"三大環節的重要技術，具體體現在以下三個方面首先，在系統設計階段，研究適合無線傳輸應用的視頻通信體系、編解碼方式、通信協議等將成為系統開發設計的主要方向，如新一代視頻(或圖像)的編解碼技術就將從傳統的"面向存儲"的應用向"面向傳輸"的應用轉變。研發的新方案性能迫切需要有相關的無線視頻質量評測技術以提供客觀、準確、公正的評判，從而有助于研發人員進行性能的改進和優化。因此，在系統設計階段，無線視頻質量評測主要體現了"優化目的"的應用需求。其次，在系統銷售階段，隨著無線視頻業務的日益發展，其巨大的市場份額將吸引不同廠家、不同技術、不同功能的無線視頻產品大量涌入市場。要證明不同產品間的性能差異就必須提供可量化的、客觀的、公正的無線視頻質量評測機制，從而方便對不同產品性價比的比較和推廣。提供有說服力的無線視頻通信質量評測結果有利于推銷自己的產品、提升自己產品的形象。因此在系統銷售階段，無線視頻質量評測主要體現了"選擇目的"的應用需求。最后，在系統應用階段，未來無線通信的"個性化"服務的發展特點將導致分等級業務機制的出現，如用戶購買較好的無線視頻服務質量，就需要向服務供應商提供較高的資費。不論是服務供應商還是客戶都迫切希望自己提供或購買的無線視頻業務質量能得到相適合的回報。通過對無線視頻質量的監控，服務供應商一方面可及時監控所提供給用戶的服務是否符合當初的承諾；另一方面當用戶對其支付質量提出疑議時，可提供客觀、有說服力的證據以維護自身的權益。因此，在系統應用階段，無線視頻質量評測主要體現了"監控目的"的需求。從理論體系角度出發，視頻質量客觀評測方法可劃分成三大類，即全參考體系(FR，FullReference)、部分參考體系(RR，ReducedReference)和無參考體系(NR，NoReference)。從無線應用的角度看，FR體系較適合應用在能獲得完整參考素材的"離線"評測領域；而RR和NR體系較適合應用在不能獲得完整參考素材的"在線"評測領域。在過去的三十多年間，研究人員一直在致力于相關評測算法的研究，并提出了不同的理論和方法(1、佟雨兵，胡薇薇.視頻質量評價方法綜述[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2006，18(5):735-741;2、袁飛，黃聯芬，姚彥.視頻質量客觀評價技術研究[J].電視技術，2007，31(3):91-94)，然而到目前為止其成果并不顯著(3、VQEGFinalreportfromVQEGonthevalidationofobjectivemodelsofvideoqualityassessment[S]，2000;4、VQEGFinalreportfromVQEGonthevalidationofobjectivemodelsofvideoqualityassessment,phaseII[S]，2003;5、VQEG.RRNR-TVGroupTestPlanVersion1.7[EB/OL].2006;6、ITU-TJ.144Objectiveperceptualvideoqualitymeasurementtechniquesfordigitalcabletelevisioninthepresenceofafiillreference[S],2004;7、ITU-RRecommendationBT.500-8,Methodologyforthesubjectiveassessmentofthequalityoftelevisionpictures[S]，1998;8、ITU-RBT.1683Objectiveperceptualvideoqualitymeasurementtechniquesforstandarddefinitiondigitalbroadcasttelevisioninthepresenceofafiillreference[S〗,2004)。當前在機器質量評價的問題上還沒有能達成共識的解決方案，也沒有所謂的首選方案。研究人員的每個算法突破事實上都是人類對自身視覺感知質量認知原理的進一步揭示。歸納起來，數字視頻特別是無線視頻質量自動評測的主要難點有以下三方面首先，數字視頻特別是無線視頻，由于信源壓縮及信道編碼等引發的質量劣化表象大大超過傳統模擬方式的失真類型。不同的信源編解碼方式及信道傳輸條件都會造成不一樣的不可預期的劣化失真，因此很難對其劣化類型和表象進行完整歸納和準確預測。其次，數字視頻壓縮的設計目標跟模擬算法具有本質的不同，其并非力求保持原始信號波形的完整性，而是在視覺效果上逼近原始信號；而在無線傳輸中，受帶寬限制常需根據人的視覺特性去除視覺冗余信息。上述信源和信道所引發的質量變化如用傳統的波形相似度來衡量則有失偏頗，從而傳統針對模擬視頻信號質量的質量評測方法并不適合數字視頻特別是無線視頻的評測應用。此外，研究的最大障礙還是對人類的認知機制了解不明。這些不僅涉及到對人類視覺激勵的感知和理解，還涉及他們之間相互作用的行為規律。人的視覺是一個非常復雜的生理系統，其機制尚未被完全了解，且人的感覺會被種種非技術因素所左右，如環境、立場、場景及好惡等，而這些因素又很難精確測量和量化，因此雖然評價模型眾多，但是結果卻差強人意。從目前技術的發展現狀看，基于特征提取的壓縮參考(RR，ReducedReference)是較適合無線評測應用的評測體系。其核心測試方法是在發送端先將待測素材進行一定處理，提取所關注的重要特征信息，并將這些信息獨立與視頻文件傳遞到接收端；在接收端則用同樣的處理方式提取待測素材的上述特征信息，并將提取的特征信息與傳遞來的特征信息進行對比，從而確定傳輸質量。然而，現有RR類方法存在兩種研究局限其一，將視頻文件等效看成N幀的圖像集合，分別針對視頻的每幀圖像進行檢測，并將N個圖像的質量分值求平均，作為該視頻的綜合質量。其二，將視頻文件看成時域和空域相分離的信息體，采用機械、單一、固定的空域與時域檢測方法，忽略視頻內容特點(如活動性)對質量的影響特點及規律，且計算過程是獨立進行，互不協調。上述兩種研究思路中，前者忽略HVS的時域頻響特性，機械地將針對靜止圖像的檢測方法引伸到視頻質量檢測上，其本質是靜止圖像質量檢測在時域上的機械延伸；后者考慮了時域響應特性對視頻評測的影響，但其處理方法實質上是假設視頻的空域和時域信息相互獨立，即在檢測過程中人為地割裂了空域和時域之間的聯系。綜上所述，目前針對視頻質量的自動評測方法的研究現狀主要存在如下特征其一，由于對人眼視覺系統的認知機制了解不夠深入，目前視頻質量自動評測方法的主觀相似性均無法達到令人滿意的程度。因此，當前的評測技術還無法達到統一、可靠、準確的標準化階段。其二，視頻質量的評測技術研究主要著力點還是針對靜止畫面的質量評價，對運動序列的評價還較初級。具體體現在忽略視頻的時域特征以及割裂視頻的空-時域信息間聯系這兩個主要研究局限。其三，整體研究的重心還是以"面向信源"的應用為主，即以"信源編解碼為主要劣化根源"為前提假設。事實上，無線視頻的劣化來源不僅只是信源編解碼器，更主要的來源還是變化無常的無線信道傳輸。因此，針對無線傳輸應用的視頻質量自動評測研究較稀缺。
發明內容本發明的目的是針對現有的視頻質量評測技術所存在的上述3個主要缺陷(即評測結果的主觀相似性較差，對無線評測應用(離線/在線)的支持性較差以及忽略或割裂視頻空-時域信息聯系)提供一種在保證評測性能的前提下，減少評測所需的參考數據和降低計算復雜度，使得評測模型適合面向無線的評測應用的面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法。本發明所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法包括以下步驟1)對未進行視頻壓縮的參考視頻(或稱原始視頻)先進行內容預檢測，內容預檢測是分析參考視頻的時域活動性和空域活動性，采用活動性分區算法構造出參考視頻的活動性分區時序，并根據參考視頻的活動性分區時序將參考視頻和待測視頻劃分成第1活動區、第2活動區、……第N活動區，且各活動區內參考視頻的平均活動性大小關系是第1活動區>第2活動區>……〉第N活動區；2)在上述預檢測基礎上，根據各活動區(如第1活動區，第2活動區等)的平均活動性大小將視頻特征的檢測劃分成高活動區特征檢測和低活動區特征檢測，獲得可反映各活動區內視頻段特點的空域和時域特征的檢測參數；3)根據各活動區的平均活動性大小將各活動區的空域和時域特征的檢測參數進行加權，構建整段視頻的空域和時域特征參數，并根據事先構建的視頻質量主觀評價數據庫實現檢測參數與主觀質量感受之間的映射，實現面向無線網絡的視頻質量的自動評測。在步驟l)中，所述時域活動性采用如下公式定義<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>其中，/"和厶表示兩幀求差分的圖像，/wrf(o表示兩幀差分后的直方圖，iv^表示一幀包含的象素個數，HOD值越大表示素材的時域活動性越高。在步驟l)中，所述空域活動性采用梯度方法測量，公式定義為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>其中，M和N表示圖像的格式，I表示圖像，IAM值越大表示素材的空域活動性越高。最好在步驟1)中，所述活動性分區算法是根據信息熵最大化原則，在視頻時域活動性較劇烈(時域活動性較大)時，采樣點的分布將會比較密集；而在運動變化較緩慢(時域活動性較小)時，采樣點的分布將會比較稀疏(以累計更多幀的運動信息，達到等概分布的信息熵<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>最大化要求)，釆用活動性分區算法構造出參考視頻的活動性分區時序包括以下步驟(1)計算時域活動性HoD的總能量，記為AUEg=sum(HoD)，并將其進行歸一化，表達為HoD=HoD/ALLEg;(2)找到HoD上的第i大活動點(i=l，2，……，M)，統一標記為MaxVAM;以MaxVAM為中心，粗略定窗寬K,即區間(MaxVAM-K,MaxVAM+K)，計算區間內的局部能量，記為(3)調整滑動窗大小，使得SubEg等于總能量的1/K(K=l,2，3……N)，即可確定最大活動區的區間范圍；(4)重復步驟(1)步驟(3)過程，依次確定第2、3、……M大活動區范圍。在步驟2)中，所述高活動區特征檢測包括以下步驟(1)提取參考視頻和待測視頻的第k個活動區數據，記為SrcData(ij,k),和HrcData(ij,k)，k為1，2......N;(2)利用邊緣檢測算子(Sobd算子或roberts算子等空域邊緣檢測算子)提取參考視頻和待測視頻的邊緣區數據，記邊緣算子為SrCedge(i，j，k)，HrCedge(i山k)，表達如下SrcDataedge(ij,k)=SrcData(i，j，k)*Srcedge(ij，k)HrcDataedge(i;j,k)=HrcData(i,j,k)*Hrcedge(ij，k)(3)定義檢測算子，實現對步驟(2)中的邊緣區數據的度量，定義如下-diffROI(ij,k)=SrcDataedge(ij，k)-HrcDataedge(U,k其中Q(k)表示參考視頻和待測視頻的邊緣區數據的總像素值，其中(Pixd)max表示畫面最大像素值，實現高活動區特征檢測。在步驟2)中，所述低活動區特征檢測包括以下步驟(1)提取參考視頻和待測視頻的第k幀畫面數據，記為SrcData(ij,k)，和HrcDataOj,k);(2)提取參考視頻空域信息的平坦區模版，記錄如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>1,whereImgNVF(i,j,k)2T0,whereImgNVF(i，j，k)<T其中T為平坦區的分割門限值;(3)提取參考視頻和劣化視頻，記錄如下:SrcEdgelmg(ij,k)=SrcData(iJ，k)*SrcEdge(ij，k)HrcEdgelmg(ij，k)=HrcData(ij,k)*HrcEdge(ij，k)SrcFlatImg(ij，k)=ImgFlatMap(ij，k)*SrcData(ij,k)HrcFlatlmg(i,j，k)=ImgFlatMap(ij,k)*HrcData(ij，k)(4)根據上述的定義檢測算子，分別計算邊緣區和平坦區的檢測算子，記FlatIQM表示針對平坦區的設計的空域檢測結果；EdgeIQM表示針對邊緣區設計的空域檢測結果，實現低活動區特征檢測。在步驟3)中，所述構建整段視頻的空域和時域特征參數是將空-時域檢測參數提煉出6類主要質量影響參數，并通過6類參數的分項和綜合，體現待測視頻質量，所述構建整段視頻的空域和時域特征參數包括以下具體步驟(1)定義特征參數C1，用以規范視頻平均時域能量的偏差，特征參數Cl定義為設參考視頻的平均時域活動性為SrcAvgTI，待測視頻的平均時域活動性為HrcAvgTI。平均時域活動性則利用以下公式hod(i)=imhist(lfii—fin|)進行計算得到。AvgLR[TI]的最小值為0(即HrcAvgTI=0):最大值為1(即HrcAvgTI=SrcAvgTI)，AvgLR[TI]的定義參數范圍為[O-l]，其中O表示性能最差，1表示性能最好。(2)定義特征參數C2，用以規范視頻丟幀發生率，特征參數C2定義為SI_IQM(k)=^*EdgeIQMR01(k)+^*FlatIQMR0I(k)AvgLR[TI]=l-|SreAvgTI-HrcAvgTI|SrcAvgTI￡i*hod(i)HoD(fh，fin)=LR[TI]=1-Num—。f—Zer°TiLen_of_Section其中Len_of—Section為第1活動區第N活動區中的檢測段長，檢測到的待測視頻時域活動性為零的幀數為Num—of_ZeroTi，歸一化的LR[TI]值越近似1則性能越好。(3)定義特征參數C3，用以規范最長連續丟幀的比率，特征參數C3定義為MaxLR[TI]=^-^-^《+(TI—Err—MaxLen)2其中《和/l為正整數，TI_Err—MaxLen表示檢測到的最長持續丟幀數，歸一化的MaxLR[TI]值越近似1則性能越好。(4)定義特征參數C4，特征參數C4為*…MT，，IMeanSrcIAM-MeanHrcIAMIAvgLR[SI]=1—J-1MeanSrcI雄其中MeanSrcIAM和MeanHrcIAM分別為計算得到的一段視頻的空域活動性的平均值。AvgLR[SI]的最小值為0;最大值為l，其中0表示性能最差，l表示性能最好。(5)定義特征參數C5，用于表達評價分低于某一容忍值的持續周期，特征參數C5為義MaxLR[SI]=《2+(SIErr_MaxLen)2其中SI—Err—MaxLen表示低于期望分(01)的持續周期長度，其值分布在(O，l)之間，其中越近似1則性能越好。(6)定義特征參數C6，用于表達綜合的空域質量分，對不同活動區之間使用加權綜合，并最終獲得整段待測視頻的空域檢測指標，特征參數C6為,SI]=《*SI—IQM卿+6*SI_IQML0W其中《+《2=l，SI—IQM^和SIJQM^分別表示步驟(2)中的高活動區特征檢測和低活動區特征檢測的結果。(7)對步驟(1)步驟(6)的6個特征參數再進行最后的綜合，即可得到所檢測視頻的綜合質量。綜合過程將6類特征參數劃分成3個權重影響優先級，即C3和C5具有最高影響等級；C2和C6具有居中影響等級；而Cl和C4的影響等級相對最低，質量分滿足的關系為VideoScore=kl*(Cl、C4)+k2*(C2、C6)+k3*(C3、C5)其中(Ci、Cj)表示影響等級，ki表示等級間的加權值，其中kKk2〈k3，且kl+k2+k3-l。本發明所述的面向無線網絡的視頻質量的自動評測系統設有信源獲取及編碼裝置、劣化仿真與模擬裝置和視頻質量自動評測裝置。信源獲取裝置用于采集攝像頭攝取的圖像信號和導入現有視頻文件。信源獲取裝置設有攝像頭、存儲器和實時處理芯片(MCU)，攝像頭輸出接實時處理芯片的輸入端口，存儲器與實時處理芯片相連，實時導入方式通過MCU驅動攝像頭截取視頻圖像輸入；文件導入則通過PC下載線將視頻文件導入到本評測平臺上。劣化仿真與模擬裝置用于提供常見的視頻劣化形態的仿真和模擬，通過仿真與模擬獲得無線視頻傳輸中的典型劣化特征。劣化仿真與模擬裝置由實時處理芯片和外圍存儲器組成，外圍存儲器事先固化劣化處理模型，通過處理模型產生劣化形態，外圍存儲器與實時處理芯片連接。視頻質量自動評測裝置視頻質量自動評測裝置設有處理芯片、存儲器和外圍輔助設備，存儲器跟處理芯片連接，電腦通過下載線跟處理芯片連接。本發明包括針對離線應用和在線應用的視頻質量評測功能。信源獲取裝置中的實時導入方式通過MCU驅動攝像頭截取視頻圖像輸入，目前支持無線視頻常用的320X240，176X144，352X288三種分辨率的視頻格式。劣化仿真與模擬裝置的實時處理芯片可用信源獲取裝置中的芯片。劣化仿真與模擬裝置中的處理模型產生劣化形態具體包括畫面模糊模擬、畫面加噪模擬、幀凝固模擬、幀跳躍模擬、基于報文交換方式的無線視頻丟包仿真、基于電路交換方式的無線視頻誤碼仿真以及基于無線網卡802.11b協議的點對點傳輸模擬。視頻質量自動評測裝置的外圍輔助設備包括下載線、電源等可用于信源獲取裝置中的附件。本發明克服了現有的視頻質量評測技術所存在的上述3個主要缺陷(即評測結果的主觀相似性較差，對無線評測應用(離線/在線)的支持性較差以及忽略或割裂視頻空-時域信息聯系)提供了一種在保證評測性能的前提下，減少評測所需的參考數據和降低計算復雜度，使得評測模型適合面向無線的評測應用的面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法。具體實施例方式以下實施例將對本發明作進一步的說明。首先，通過信源獲取裝置的輸入端(PC的下載線)將參考視頻文件(記為SRC)導入本評測系統；其次，將該參考視頻經過劣化仿真與模擬裝置，獲得所需的視頻劣化文件(記為HRC);在上述兩步的基礎上，則可將SRC和HRC送入視頻質量自動評測裝置中進行質量評測。以下進一步說明視頻質量的自動評測裝置的具體實施技術。(1)內容預檢測按
發明內容中的時域活動性檢測公式計算SRC的時域活動性(記為SrcTi)，并根據信息最大熵原則對時域活動性進行分區。如Suzie序列的時域活動性分布特性(前100幀)，在Suzie甩頭的部分活動性較高，而其他區域的活動性則相對較低。活動性分區的個數可根據實際進行調整，具體而言，本系統默認的分區個數是2個(高活動區和低活動區)。采用上述活動性分區策略，開窗的大小與活動性成反比(即活動性大則開窗小，反之亦然)，從而可以自動根據內容合理地調整分區的規格。(2)時域特征檢測時域劣化的主要影響因素在于劣化的持續時間及發生的頻率。生活中也常有電視轉播中偶爾的短促畫面凝固和跳躍，只要持續時間在所謂的"容忍"范圍內并不會對主觀感受造成太大影響。因此，時域劣化的質量影響程度主要受三個因素制約，即差異程度的大小，記為TI—Error_Extent;持續時間的長短，記為TI—Error_Len;以及現象發生的頻次，記為TI—Error—Freq。設由構造時序截取的目標活動分區(高活動區或低活動區)內參考視頻和待測視頻的時域活動性分別是SrcObjTi和HrcObjTi，則檢測時域的能量差為diffTi,不同diffTi的極性表達不同的劣化特征，具體關系如下所述diffTi=SrcObjTi隱HrcObjTi=f〉0，時域能量丟失<o,時域能量增加=0，時域能量保持diffTi為正值，表示待測素材的時域能量低于參考素材的時域能量，說明出現了時域能量丟失現象；當diffTI為負值，表示待測素材的時域能量高于參考素材的時域能量，說明出現了時域能量增加現象；而當diffTi為近似零值，則表示二者之間能量相當，表示無劣化或者存在劣化但相抵消。對diffn-o的情況不做討論(通常表示時域沒損傷，劣化存在且相抵銷的發生概率較低)。對difiTi非零情況則需要進一步進行細化檢測。時域特征的參數表達及描述參見表i。表l<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>從上述分析可知以下重要啟示①時域能量的輕微丟失會造成diffTi小幅度大于零；而時域能量大幅度丟失(除diflTi>0夕卜，HrcObjTi-0)則提示可能出現諸如幀凝固、幀跳躍等嚴重劣化形態。②上述劣化對主觀質量的影響大小還取決于HrcObjTi持續低于一定門限(即逼近零或等于零)的時間長短。③此外，雖然幀凝固和幀跳躍都會出現diffTiX)，HrcObjTi-0的現象，但幀凝固在上述現象后不存在diffTi<0的脈沖。因此，丟幀后是否出現時域能量增加可作為判斷系統是否恢復正常播放的標志之一。④其后出現沖擊脈沖的幅度可作為判斷該劣化的主觀影響效果的輔助依據之一。(3)空域特征檢測影響無線視頻空域質量的主要因素是劣化的強度，記為SI—Err0r_Extent;劣化的部位，記為SI_Error—Location;以及劣化的時域掩蓋性，記為SI—Error_TimeMask。相關的特征說明及分析如表2所示。表2<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>上述3個影響因素從不同的理論角度定義了空域特征的性質。①SI—ErrOT_TimeMask體現了視頻的時域掩蓋與時域活動性的關系，即前后幀差較大時，人眼HVS將容忍較大程度的空域劣化。因此同等強度及空域出現位置的劣化，若出現在較低的時域活動區，將比出現在較高時域活動區更易被感知，導致相應感知質量的降低。②SI—Error—Location體現視頻的空域掩蓋與空域活動性的關系，即細節較豐富(即空域活動性較大)時，人眼HVS將容忍較大程度的空域劣化。因此同等強度的劣化，若出現在較低的空域活動區，將比出現在較高空域活動區更易被感知，從而導致相應感知質量的降低。③SI—Error_Extent則體現了空域掩蓋與亮度、對比度的關系，艮卩劣化處像素的背景亮度過亮或過暗，以及相應對比度較小，都會使得劣化的可察覺性降低。顯然時域掩蓋特性是影響權重最高的因素之一。時域掩蓋的強弱取決于時域活動性的大小，因此可以通過時域特征指導空域的檢測分辨率。具體而言是在高時域活動區采用較低的空域分辨率；在低時域活動區采用較高的空域分辨率。因此，對空域特征參數的設計按照不同活動區劃分成高活動區的空域特征設計和低活動區的空域特征設計。(A)高活動區的空域特征檢測時域活動性較高的區域，素材變換較快、響應時間較緊張，HVS對空域細節的分辨能力降低，因此適合采用運算量較小、響應時間較快的檢測算法。通過較粗分辨率的空域檢測，可節約系統開銷，符合HVS的空-時頻響應規律；同時，使用較大的時域采樣率(逐幀)，以實時捕獲畫面的差異。此外，研究表明在較高時域活動區，HVS的空間分辨能力常僅局限在對畫面輪廓信息的提取。因此，在高時域活動區的處理機制中，空域檢測的側重點將局限在對輪廓邊緣劣化的檢測。高時域活動區的空域檢測應重點關注邊緣輪廓區的劣化失真情況。圖像像素亮度的變化形成了圖像的輪廓，反映了圖像的內容。而圖像梯度恰恰反映了圖像區域像素亮度的變化。圖像梯度反映了局部區域像素值變化的大小和方向。梯度的大小反映了圖像像素變化的快慢。在圖像邊緣處的梯度值通常較大，而在圖像平坦區的梯度值則較小。梯度圖像突出了圖像的特征及邊緣信息。圖像的邊緣輪廓決定了圖像的內容，反映了圖像的空間結構。圖像輪廓的失真也很好地反映了圖像內容的失真程度，從而影響畫面的主觀質量。定義經預處理(包括亮度矯正以及高斯濾波)的圖像f(x,y)梯度場為g(x，y)。其中gx(x,y),gy(x,y)分別表示梯度g(x，y)在水平方向和垂直方向的分量。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula>從而可以得到梯度g(x，y)大小ig"，y)i和梯度g(x，力的方向^x，y)，表示如下-設經預處理后的參考素材為SrcData(ij，k)，其中i，j表示空域坐標，k表示時序；待測素材為HrcData(ij，k)，參考素材的邊緣檢測模板為Srcedge(ij，k)，待測素材的邊緣檢測模板為Hrcedge(U,k)，則有其中，SrcDataedge(ij,k)表示參考素材的邊緣像素信息；HrcDataedge(ij，k)表示待測素材的邊緣像素信息；PreDataedge(ij，k)表示參考素材映射的待測素材信息。其中PreDatOedge對參考素材的邊緣信息損失較敏感；HrcDataedge則對空域信息增加較敏感。(B)低活動區的空域特征檢測低時域活動區的空域檢測應秉持邊緣區與平坦區并重的劣化分析方法。邊緣區檢測側重于對畫面原有結構的劣化檢測；而平坦區檢測則側重于檢測畫面易察覺區的新增劣化形態。通過二者的配合，可較好地檢測影響空域質量的兩種情況。設經預處理后的參考素材為SrcData(ij,k)，其中i，j表示空域坐標，k表示時序；待測素材為HrcData(ij，k)，參考素材的邊緣檢測模板為SrcEdge(ij，k)，待測素材的邊緣檢測模板為HrcEdge(ij，k)，定義方式同上所述。記參考素材經噪聲可見函數(NVF，NoiseVisibilityFunction)濾波后的素材為ImgNVF(ij，k)，其中NVF[]表示使用NVF計算方法。ImgNW(ij，k)中包含了參考素材畫面的噪聲掩蓋信息，其值越大(分布在之間)則表達該部分處于平坦區，這時的劣化形態將相對容易被察覺。以ImgNVF(ij,k)為基礎，提取畫面的平坦區索引圖，記為ImgFlatMap(ij,k)，表達式如下，其中T為閾值門限，用以將平坦區和邊緣區分隔出來(T定義為ImgNVF的均值)。分別以ImgFlatMap(ij',k)為模版，對參考/待測圖像SrcData(ij,k)及HrcData(ij,k)進行"掩SrcDataedge(ij,k)-SrcData(i，j,k)*Srcedge(ij,k)HrcDataedge(ij,k)=HrcData(ij，k)*Hrcedge(ij，k)PreDataedge(i,j,k)=HrcData(ij,k)*Srcedge(U，k)ImgNVF(ij,k)=NVF[SrcData(ij，k)]模"，從而將素材內容進行粗略分割。計算這些位置的像素差異變化，即可得到相應的檢測參數。由于無線視頻的劣化形態大多是方塊及模糊。其中模糊效應導致邊緣的擴展，使素材自身的邊緣信息削弱甚至丟失；方塊則使素材平坦區出現易被察覺的外來劣化形態。因此，邊緣區的檢測參數可體現模糊效應的程度；而平坦區的檢測參數則可體現外來劣化的可見性。根據上述描述，可得到四部分內容經平坦區映射得到的參考素材/待測素材畫面信息SrcFlatlmg(ij,k)，HrcFlatlmg(ij,k);經邊緣區映射抽取的參考/待測素材內容為SrcEdgelmg(i丄k),HrcEdgelmg(ij,k)，相關表達式如下。SrcEdgelmg(ij,khSrcData(ij,k)承SrcEdge(i丄k)HrcEdgelmg(ij,k)-HrcData(i,j，k)*HrcEdge(ij，k)SrcFlatlmg(ij,k)=ImgFlatMap(ij，k)*SrcData(ij,k)HrcFlatImg(ij,k)=ImgFlatMap(ij,k)*HrcData(ij,k)(C)空域特征參數化(A)和(B)的設計目的在于獲得不同活動區在關注內容上的差異。高活動區時域掩蓋性較大，因此關注重點在于分析劣化是否出現在畫面邊緣；低活動區時域掩蓋性較弱，因此關注的重點除了畫面邊緣，還包括易察覺劣化的平坦區。因此，(A)和(B)的設計目的在于得到所對應的關注區域數據。在此基礎上，空域特征的參數化表達如下所述，其中Q(k)表示興趣圖的總像素值。其中(Pixel)max表示畫面最大像素值，SI-SWK目("表示第k幀活動區(高或低)的空域檢測參數(db單位)，^JQM^("表示第k幀活動區(高或低)的畫面質量參數(數值在01之間)，。di欣OI(i，j,k)-SrcImg(ij,k)-HrcImg(ij,k)MSER0IW=丄￡￡{{diffllOI(i,j，k)}2'=1乂='SI—SNRro1("=10*logSI—IQMROI(A:)=MSEROI("11+exp{0.1701*[SI_SNRROI("-22.6675]}為便于區分，記FlatIQM表示針對平坦區的設計的空域檢測結果；EdgeIQM表示針對邊緣區設計的空域檢測結果。對于高活動區，入尸l，A2=o;對于低活動區，上式^+Xfl，'入2>入戶0。SI—IQM(k)=A,*EdgeIQMROI(k)十入2*FlatIQMROI(k)對不同活動區之間使用加權綜合，并最終獲得整段待測視頻的空域檢測指標，表達如下，其中《+^=l，加權值可基于具體應用訓練調整。ROI表示為最高活動區(High)或平坦SI_IQMROI=》1—IQM(k)活動區(Low)的屬性，*。IQM[SI]=《*SI—IQM卿+《2*SI—IQM^(4)特征的參數化設計本實施例對"時域特征"和"空域特征"參數又根據各自特點和影響大小，提煉出以下6個類別(C1C6)。表中，記參考視頻為Src，待測視頻為Hrc。C1C6六個類別的影響參數的作用權重是不同的，且各自內的3個屬性權值也有差異。為便于描述，本實施例中根據參數的層次結構，將評價參數的配置劃分成3個層次，分別是"變量層"、"屬性層"和"類層"。評價參數類別一覽表參見表3。表3<table>tableseeoriginaldocumentpage20</column></row><table>活動性較高區對時域類參數的綜合具有較大的加權值；活動性較低區對空域類參數的綜合具有較大的加權值。C1C6類評價值雖然從6個角度表達了視頻的質量特性，但這6個角度對最終的單一質量分的影響權重是存在差異的。因此，類配置原則的目的是將6個類評價值再進一步進行綜合，以得到單一的評測結果。在視頻質量評價中，流暢性和清晰度是兩個重要的指標。視頻質量評價區別于靜止圖像評價的根本就在于多了對流暢性指標的關注。其中流暢性主要由時域參數體現；清晰度則主要由空域參數體現。此外，主觀試驗表明，通常某一待測視頻的最終質量會受其中某幾個最差段的影響，即最差段由于容易給人以深刻印象，因此具有更大的質量影響加權值。此外，人們會對持續超過一定時間的較低劣化具有明顯的厭惡感，即如果某嚴重劣化持續的時間不超過一定門限，人們并不會因此而給與較低的得分。綜合上述主觀特性，對類合成設定了三個等級，即C3和C5具有最高影響等級；C2和C6具有居中影響等級；而C1和C4的影響等級相對最低。即最終的質量分滿足如下關系，其中(Ci、Cj)表示影響等級，ki表示等級間的加權值，其中kKk2〈k3,且kl+k2+k34。VideoScore=kl*(Cl、C4)+k2*(C2、C6)+k3*(C3、C5)(A)C1類特征的參數化AvgLR[TI]定義了參考素材和待測素材在時域活動性上的平均偏離程度。通常在時域能量損失較小時，二者的平均偏離也較小(甚至重合)；在時域能量損失較大時，其待測素材的平均時域活動性將低于參考素材。為描述參數化過程，設參考素材的平均時域能量為SrcAvgTI，待測素材的平均時域能量為HrcAvgTI。上述指標反映的是視頻一段時間內的總時域活動特征。定義參數AvgLR[TI]，用以表達時域活動性的平均偏移，表達如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage21</formula>待測素材的時域平均能量在統計層面上通常不大于參考素材，且時域能量非負，因此從上述定義可知，AvgLR[TI]的最小值為0(B卩HrcAvgTI=0);最大值為1(即HrcAvgTI-SrcAvgTI)，AvgLR[TI]的定義參數范圍為[O-l],其中O表示性能最差，1表示性能最好。(B)C2類特征的參數化LR[TI]定義的是待測素材時域能量為零(或低于門限)情況的發生概率。由于時域能量為零通常發生在幀丟失情況下，因此該指標描述的是待測段的幀丟失總發生比率。需要說明的是，這里的比率的分母是指最高時域活動區、次高時域活動區、平坦時域活動區三個屬性之一，而非全素材。設某檢測段長為Len—of—Section(可通過預檢測獲得的活動性分區時序定量其值)，其中檢測到的待測素材時域能量為零的總數為Num_0f_Zer0Ti，則C2類評價參數重定義為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage21</formula>由于Num—ofLZeroTi范圍為，因此LR[TI]的值分布在之間，其中0表示待測段性能最差(全部都是丟失幀)；1表示性能最好(沒有出現丟失幀，Num—of_ZeroTi=0)。(C)C3類特征的參數化MaxLRrn]定義的是待測素材時域能量持續為零的最長質量影響，其是上述C2類的進一步補充。即C2類檢測的內容可能包括兩種情況幀凝固和幀跳躍，而C3類檢測的是上述兩個情況的畫面凝固長度。ITU-T定義的評測素材一次長度最大300幀，每個檢測段(最高活動區、次高活動區、平坦區)對幀凝固的長度亦可變，C3類參數的動態范圍較大，不能直接用以質量評價。采用鐘型函數對數據做擬合處理，定義表達式如下所示<formula>formulaseeoriginaldocumentpage22</formula>其中《=30，義=900，TI_Err—MaxLen表示檢測到的最長持續丟幀數。歸一化的MaxLR[TI]值越近似1則性能越好。(D)C4類特征的參數化AvgLR[SI]定義的是空域活動性的變化(即IAM)的記錄指標，IAM的變化體現了素材空域劣化特征。通常在空域劣化較小時，SrcIAM和HrcIAM的平均偏離也較小(甚至重合)；在能量損失較大時，其平均能量均值將出現變化。分析SRC和HRC之間12幀之間的IAM關系沒有太大意義，可行的方法是對其統計量進行分析。如設某段(最高活動區、次高活動區或平坦活動區)參考視頻的空域活動性為SrcIAM(k)，k=l，2……M;對應段待測視頻的空域活動性為HrcIAM(k),k=l,2，......M。則可分析其均值MeanSrcIAM和MeanHrcIAM，定義如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage22</formula>則二者的差值將體現上述三種關系，艮卩difflAM=MeanSrcIAM-MeanHrcIAM。差值越接近0則質量越好，差值偏離0則表示損傷越大。以difflAMO為分析，其主要來源于編碼器壓縮(概率較大)以及較長時的模糊劣化形態(概率較小)。為便于后續評價，定義C4評價參數如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage22</formula>當MeanSrcIAM等于MeanHrcIAM時，AvgLR[SI]-l(表示基本沒有損耗)；當MeanSrcIAM與MeanHrcIAM差值過大時，則可設定截斷使AvgLR[SI]=0。(E)C5類特征的參數化MaxLR[SI]定義為C5類的評價分低于某一容忍值(可根據需求外設)的持續周期，其本質是C4和C6類檢測的進一步補充。C5類檢測的內容是空域失真的最差可能情況。持續周期(注不同屬性的抽測周期不同，因此需折算成幀數單位)thcLLei^90幀以上定為難以接受(可調)。定義C5后表達式如下所示。其中SI—Err—MaxLen表示低于某期望分的持續周期長度。其值分布在(0,1)之間，其中越近似l則性能越好。MaxLR[SI]:^-^-^《2+(SI—Err_MaxLen)2(F)C6類特征的參數化IQM[SI]表示待測視頻的總體空域質量分。其檢測定義如(3)所示。(G)C1C6類參數的質量表達本發明定義的C1C6六類指標均表達該視頻某一個層面的質量程度，通過這六個指標可全面地度量一段視頻的質量。將C1C6的6個量化指標分別對應到正六邊形的六個頂點，該多邊性表示理想情景下(性能最佳、最全)的期望指標。每個指標的檢測結果分別映射到其對應的坐標軸上，其長短表達了檢測指標與理想值的關系，其表示實際得到的檢測性能的度量，內多邊形頂點越靠近外圍頂點則性能越好。換句話說，如果檢測的視頻結果使得網圖張得越開則質量越理想。本發明在算法的預測準確性(RMSE，PCC)、單調性(SCC)和一致性指標(OR)這四類指標上均優于PSNR方法，二者的對照關系如表4所示。表4<table>tableseeoriginaldocumentpage23</column></row><table>(5)主觀評價數據庫構建及映射主觀評價數據庫的構建主要依據BT.500-8等主觀評價標準對訓練視頻事先構建主觀評價和測試參數之間的映射關系。為了使得數據庫能盡可能涵蓋主要的劣化類型，除了搜集典型內容(包括不同空/時域活動性特點)的視頻外，對每個視頻文件設計了不同類型以及不同程度的劣化形態，通過上述方式即可較好地構建訓練素材的主觀評價數據庫，并用此實現其他素材的檢測參數和人主觀感受之間的映射。權利要求1.面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于包括以下步驟-1)對未進行視頻壓縮的參考視頻先進行內容預檢測，內容預檢測是分析參考視頻的時域活動性和空域活動性，采用活動性分區算法構造出參考視頻的活動性分區時序，并根據參考視頻的活動性分區時序將參考視頻和待測視頻劃分成第1活動區、第2活動區、……第N活動區，且各活動區內參考視頻的平均活動性大小關系是第1活動區>第2活動區>……〉第N活動區；2)在上述預檢測基礎上，根據各活動區的平均活動性大小將視頻特征的檢測劃分成高活動區特征檢測和低活動區特征檢測，獲得可反映各活動區內視頻段特點的空域和時域特征的檢測參數；3)根據各活動區的平均活動性大小將各活動區的空域和時域特征的檢測參數進行加權，構建整段視頻的空域和時域特征參數，并根據事先構建的視頻質量主觀評價數據庫實現檢測參數與主觀質量感受之間的映射，實現面向無線網絡的視頻質量的自動評測。2.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟1)中，所述時域活動性采用如下公式定義<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>其中，/和/表示兩幀求差分的圖像，/^(0表示兩幀差分后的直方圖，w^表示一幀包含的象素個數，HOD值越大表示素材的時域活動性越高。3.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟1)中，所述空域活動性采用梯度方法測量，公式定義為-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>其中，M和N表示圖像的格式，I表示圖像，IAM值越大表示素材的空域活動性越高。4.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟1)中，所述活動性分區算法是根據信息熵最大化原則，在視頻時域活動性較劇烈，即時域活動性較大時，采樣點的分布將會比較密集；而在運動變化較緩慢，即時域活動性較小時，采樣點的分布將會比較稀疏，采用活動性分區算法構造出參考視頻的活動性分區時序包括以下步驟(1)計算時域活動性HoD的總能量，記為AllEg=sum(HoD)，并將其進行歸一化，表達為HoD=HoD/ALLEg;(2)找到HoD上的第i大活動點(i-l，2，……，M)，統一標記為MaxVAM;以MaxVAM為中心，粗略定窗寬K，即區間(MaxVAM-K,MaxVAM+K)，計算區間內的局部能量，記為SubEg=〖HoD(x);(3)調整滑動窗大小，使得SubEg等于總能量的1/K(K=l，2，3……N)，即可確定最大活動區的區間范圍；(4)重復步驟(1)步驟(3)過程，依次確定第2、3、……M大活動區范圍。5.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟2)中，所述高活動區特征檢測包括以下步驟-(1)提取參考視頻和待測視頻的第k個活動區數據，記為SrcDataOJ，k)，和HrcData(i，j，k),k為1，2......N;(2)利用邊緣檢測算子(Sobel算子或roberts算子等空域邊緣檢測算子)提取參考視頻和待測視頻的邊緣區數據，記邊緣算子為SrCedge(i,j，k)，HrCedge(i,j,k)，表達如下SrcDataedge(ij,k)=SrcData(ij，k)*Srcedge(ij,k)HrcDataedge(i;j，k)=HrcData(ij,k)*Hrcedge(ij，k);(3)定義檢測算子，實現對步驟(2)中的邊緣區數據的度量，定義如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>其中Q(k)表示參考視頻和待測視頻的邊緣區數據的總像素值，其中(Pixd)max表示畫面最大像素值，實現高活動區特征檢測。6.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟2)中，所述低活動區特征檢測包括以下步驟(1)提取參考視頻和待測視頻的第k幀畫面數據，記為SrcData(ij，k)，和HrcData(i山k);(2)提取參考視頻空域信息的平坦區模版，記錄如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中T為平坦區的分割門限值；(3)提取參考視頻和劣化視頻，記錄如下SrcEdgelmg(ij，k)^SrcData(ij,k)*SrcEdge(i,j，k)HrcEdgeImg(iJ,k)=HrcData(ij，k)*HrcEdge(ij，k)SrcFlatlmg(ij,k)=ImgFlatMap(ij,k)*SrcData(ij,k)HrcFlatImg(ij，k)=ImgFlatMap(ij,k)*HrcData(ij，k);(4)根據上述的定義檢測算子，分別計算邊緣區和平坦區的檢測算子，記FlatIQM表示針對平坦區的設計的空域檢測結果；EdgeIQM表示針對邊緣區設計的空域檢測結果，4+^=1，wo,SI—IQM(k)=A*EdgeIQMROi(k)+^*FlatIQMR0I(k)實現低活動區特征檢測。7.如權利要求1所述的面向無線網絡的視頻質量的評測方法，其特征在于在步驟3)中，所述構建整段視頻的空域和時域特征參數是將空-時域檢測參數提煉出6類主要質量影響參數，并通過6類參數的分項和綜合，體現待測視頻質量，所述構建整段視頻的空域和時域特征參數包括以下具體步驟(1)定義特征參數C1，用以規范視頻平均時域能量的偏差，特征參數Cl定義為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage0</formula>設參考視頻的平均時域活動性為SrcAvgTI，待測視頻的平均時域活動性為HrcAvgTI,平均時域活動性則利用以下公式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage0</formula>進行計算得到，AvgLR[TI]的最小值為0，即HrcAvgTI-O;最大值為1，即HrcAvgTI=SrcAvgTI，AvgLR[TI]的定義參數范圍為[O-l]，其中0表示性能最差，l表示性能最好；(2)定義特征參數C2,用以規范視頻丟幀發生率，特征參數C2定義為LR[TI]=1-Num-0f-Zer0TiLen_of—Section其中Len一of一Section為第1活動區第N活動區中的檢測段長，檢測到的待測視頻時域活動性為零的幀數為Num_of_ZeroTi，歸一化的LR[TI]值越近似1則性能越好；(3)定義特征參數C3，用以規范最長連續丟幀的比率，特征參數C3定義為MaxLR[TI]=^-^-^《2+(TI—Err—MaxLen)2其中《和義為正整數，TI—Err一MaxLen表示檢測到的最長持續丟幀數，歸一化的MaxLR[TI]值越近似1則性能越好；(4)定義特征參數C4，特征參數C4為*…。T，，IMeanSrcIAM-MeanHrcI層lAvgLR[SI]=1—J-1MeanSrcIAM其中MeanSrcIAM和MeanHrcIAM分別為計算得到的一段視頻的空域活動性的平均值。AvgLR[SI]的最小值為0;最大值為l，其中0表示性能最差，l表示性能最好；(5)定義特征參數C5，用于表達評價分低于某一容忍值的持續周期，特征參數C5為MaxLR[SI〗=^-^-^《2+(SI—Err_MaxLen)2其中SI—Err—MaxLen表示低于期望分(01)的持續周期長度，其值分布在(O，l)之間，其中越近似1則性能越好；(6)定義特征參數C6，用于表達綜合的空域質量分，對不同活動區之間使用加權綜合，并最終獲得整段待測視頻的空域檢測指標，特征參數C6為IQM[SI]=《*SIJQMHlgh+^*SI—IQMLow其中《+^=l,SIJQM卿和SIJQM^分別表示步驟(2)中的高活動區特征檢測和低活動區特征檢測的結果；(7)對步驟(1)步驟(6)的6個特征參數再進行最后的綜合，即可得到所檢測視頻的綜合質量。綜合過程將6類特征參數劃分成3個權重影響優先級，即C3和C5具有最高影響等級；C2和C6具有居中影響等級；而C1和C4的影響等級相對最低，質量分滿足的關系為VideoScore=kl*(Cl、C4)+k2*(C2、C6)+k3*(C3、C5)其中(Ci、Cj)表示影響等級，ki表示等級間的加權值，其中kKk2《3，且kl+k2+k34。8.面向無線網絡的視頻質量的自動評測系統，其特征在于設有信源獲取及編碼裝置、劣化仿真與模擬裝置和視頻質量自動評測裝置；信源獲取裝置用于采集攝像頭攝取的圖像信號和導入現有視頻文件，信源獲取裝置設有攝像頭、存儲器和實時處理芯片，攝像頭輸出接實時處理芯片的輸入端口，存儲器與實時處理芯片相連，實時導入方式通過MCU驅動攝像頭截取視頻圖像輸入；文件導入則通過PC下載線將視頻文件導入到評測平臺上；劣化仿真與模擬裝置用于提供常見的視頻劣化形態的仿真和模擬，通過仿真與模擬獲得無線視頻傳輸中的典型劣化特征，劣化仿真與模擬裝置由實時處理芯片和外圍存儲器組成，外圍存儲器事先固化劣化處理模型，通過處理模型產生劣化形態，外圍存儲器與實時處理芯片連接視頻質量自動評測裝置設有處理芯片、存儲器和外圍輔助設備，存儲器跟處理芯片連接，電腦通過下載線跟處理芯片連接。9.如權利要求8所述的面向無線網絡的視頻質量的自動評測系統，其特征在于信源獲取裝置中的實時導入方式通過MCU驅動攝像頭截取視頻圖像輸入，目前支持無線視頻常用的320X240，176X144，352X288三種分辨率的視頻格式；劣化仿真與模擬裝置的實時處理芯片可用信源獲取裝置中的芯片，劣化仿真與模擬裝置中的處理模型產生劣化形態具體包括畫面模糊模擬、畫面加噪模擬、幀凝固模擬、幀跳躍模擬、基于報文交換方式的無線視頻丟包仿真、基于電路交換方式的無線視頻誤碼仿真以及基于無線網卡802.11b協議的點對點傳輸模擬。10.如權利要求8所述的面向無線網絡的視頻質量的自動評測系統，其特征在于視頻質量自動評測裝置設有外圍輔助設備，外圍輔助設備包括下載線、電源用于信源獲取裝置中的附件。全文摘要面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法，涉及一種無線視頻通信的評測。提供一種在保證評測性能的前提下減少評測所需的參考數據和降低計算復雜度，使得評測模型適合面向無線的評測應用的面向無線網絡的視頻質量自動評測系統及其評測方法。對未進行視頻壓縮的參考視頻進行內容預檢測；根據各活動區的平均活動性大小將視頻特征的檢測劃分成高低活動區特征檢測，得可反映各活動區內視頻段特點的空域和時域特征的檢測參數；將各活動區的空域和時域特征的檢測參數進行加權，構建整段視頻的空域和時域特征參數，并根據事先構建的視頻質量主觀評價數據庫實現檢測參數與主觀質量感受之間的映射，實現面向無線網絡的視頻質量的自動評測。文檔編號H04N17/00GK101312544SQ20081007128公開日2008年11月26日申請日期2008年6月25日優先權日2008年6月25日發明者彥姚,張遠見,飛袁,黃聯芬申請人:廈門大學;京信通信系統(中國)有限公司