視頻編碼質量的評估方法及設備的制作方法
【專利摘要】本發明實施例提供一種視頻編碼質量的評估方法及設備。該方法包括：獲取視頻流的視頻幀的條帶的量化參數，和所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數；根據所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，并根據所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數確定視頻的內容復雜度；根據所述視頻的內容復雜度和所述視頻的量化參數預測視頻編碼質量。本發明預測視頻編碼質量還考慮了視頻內容復雜度，因此，通過考慮了視頻的內容復雜度得到的模型所預測出的編碼質量更符合人眼主觀感受，從而提高預測的準確性。
【專利說明】視頻編碼質量的評估方法及設備
【技術領域】
[0001]本發明實施例涉及通信【技術領域】，并且更具體地，涉及視頻編碼質量的評估方法及設備。
【背景技術】
[0002]隨著網絡技術的發展，影視點播、網絡電視、可視電話等視頻業務已成為帶寬網絡的主要業務,也將成為3G (the3rd Generation，第三代)無線網絡的主要業務。
[0003]由于視頻業務數量大、實時性高，以及用戶對視頻業務敏感性強，使得運營商需要對傳輸的視頻業務質量進行監控并及時采取相應措施進行調節以滿足用戶對視頻業務的體驗需求。視頻質量受到很多因素的影響，例如，壓縮失真，視頻編解碼端參數與傳輸信道的適配情況，以及傳輸信道服務質量(如帶寬的限制、丟包、時延或抖動等)等。。
[0004]現有的無參考客觀視頻質量評估方法中，預測編碼質量(編碼質量也稱為基準質量或壓縮質量)的模型只考慮編碼信息(如碼率和編碼格式Codec、視頻停頓和網絡丟包的影響。該無參考客觀視頻質量評估方法(no reference objective video qualityassessment method)中預測編碼質量的模型考慮不全面，并不能準確反映人眼的主觀感受，具有一定的局限性，因此，編碼質量預測的準確性低。
【發明內容】
[0005]本發明實施例提供一種視頻編碼質量的評估方法及設備，能夠提高編碼質量預測的準確性。
[0006]第一方面，提供了一種視頻編碼質量的評估方法，該方法包括:獲取視頻流的視頻幀的條帶的量化參數和所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數；根據所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，并根據所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數確定視頻的內容復雜度；根據所述視頻的內容復雜度和所述視頻的量化參數預測視頻編
碼質量。
[0007]結合第一方面，在第一種可能的實現方式中，所述根據所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，具體實現可以為:將所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數的平均值或加權平均值確定為所述視頻的量化參數。
[0008]結合第一方面的第一種可能的實現方式，在第二種可能的實現方式中，所述將所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數的平均值或加權平均值確定為所述視頻的量化參數，具體實現可以為:確定所述視頻的量化參數為:
【權利要求】
1.一種視頻編碼質量的評估方法，其特征在于，包括: 獲取視頻流的視頻幀的條帶的量化參數和所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數； 根據所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，并根據所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數確定視頻的內容復雜度； 根據所述視頻的內容復雜度和所述視頻的量化參數預測視頻編碼質量。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，包括: 將所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數的平均值或加權平均值確定為所述視頻的量化參數。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數的平均值或加權平均值確定為所述視頻的量化參數，包括:
4.如權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數確定視頻的內容復雜度，包括: 確定視頻幀的Num個條帶中的第k個條帶的像素字節數為:
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述視頻幀的內容復雜度確定所述視頻的內容復雜度，包括:
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述視頻的內容復雜度和所述視頻的量化參數預測視頻編碼質量，包括:
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述a2取值為: 視頻編碼質量范圍的最大值與最小值之差。
8.如權利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述ai取值為: 視頻編碼質量范圍的最小值。
9.如權利要求4-8任一項所述的方法，其特征在于，還包括，對所述視頻的內容復雜度進行調整:
10.如權利要求9所述的方法，其特征在于，所述s取值為1.0，所述numl取值為60.0，所述 f_vidio_content_complexity_n 取值范圍為[0.0，1.0]。
11.如權利要求5-10任一項所述的方法，其特征在于，所述M個視頻幀均沒有丟包。
12.如權利要求5-11任一項所述的方法，其特征在于，所述視頻幀包括幀內編碼幀和/或幀間編碼幀。
13.如權利要求4-12任一項所述的方法，其特征在于，Num為所述視頻幀中條帶的總數。
14.如權利要求3-13任一項所述的方法，其特征在于，所述NI為正確解析出的條帶的量化參數的數目，所述正確解析出的條帶的量化參數表示在條帶的第一個傳輸包至用于獲取所述條帶的量化參數的條帶量化參數差量所在的傳輸包都不丟失的情況下，解析出的條帶的量化參數為正確的。
15.一種視頻編碼質量的評估設備，其特征在于，包括: 獲取單元，用于獲取視頻流的視頻幀的條帶的量化參數和所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數； 確定單元，用于根據所述獲取單元獲取的所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數確定視頻的量化參數，并根據所述獲取單元獲取的所述視頻流的視頻幀的條帶的像素字節數確定視頻的內容復雜度； 預測單元，用于根據所述確定單元確定的所述視頻的內容復雜度和所述視頻的量化參數預測視頻編碼質量。
16.如權利要求15所述的設備，其特征在于， 所述確定單元具體用于:將所述視頻流的視頻幀的條帶的量化參數的平均值或加權平均值確定為所述視頻的量化參數。
17.如權利要求16所述的設備，其特征在于， 所述確定單元具體用于:確定所述視頻的量化參數為:
18.如權利要求15-17任一項所述的設備，其特征在于， 所述確定單元具體用于: 確定視頻幀的Num個條帶中的第k個條帶的像素字節數為:
19.如權利要求18所述的設備，其特征在于， 所述確定單元具體用于:確定所述視頻的內容復雜度為:
20.如權利要求19所述的設備，其特征在于， 所述預測單元具體用于:預測視頻編碼質量為:
21.如權利要求20所述的設備，其特征在于，所述a2取值為: 視頻編碼質量范圍的最大值與最小值之差。
22.如權利要求20或21所述的設備，其特征在于，所述取值為: 視頻編碼質量范圍的最小值。
23.如權利要求18-22任一項所述的設備，其特征在于，還包括，對所述視頻的內容復雜度進行調整:
24.如權利要求23所述的設備，其特征在于，所述s取值為1.0，所述numl取值為60.0,所述 f_vidio_content_complexity_n 取值范圍為[0.0，1.0]。
25.如權利要求19-24任一項所述的方法，其特征在于，所述M個視頻幀均沒有丟包。
26.如權利要求19-25任一項所述的設備,其特征在于,所述視頻幀包括幀內編碼幀和/或幀間編碼幀。
27.如權利要求18-26任一項所述的設備，其特征在于，Num為所述視頻幀中條帶的總數。
28.如權利要求17-27任一項所述的設備，其特征在于，所述NI為正確解析出的條帶的量化參數的數目，所述正確解析出的條帶的量化參數表示在條帶的第一個傳輸包至用于獲取所述條帶的量化參數的條帶量化參數差量所在的傳輸包都不丟失的情況下，解析出的條帶的量化參數為正確的 。
【文檔編號】H04N19/154GK103747237SQ201310048015
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2013年2月6日 優先權日:2013年2月6日
【發明者】高山, 孫李娜 申請人:華為技術有限公司