全景視頻的質量測試方法和裝置與流程

本發明實施例涉及視頻測試技術，尤其涉及一種全景視頻的質量測試方法和裝置。

背景技術：

近年來，全景視頻的體驗和服務日益增加，在不久的將來，傳統的單視角視頻服務將逐漸被多視角的全景視頻服務所代替，因為全景視頻能夠帶給人們更加沉浸式的視覺體驗。因此，如何對全景視頻的主觀質量進行評價就顯得越來越重要。

發明人在實現本發明的過程中，發現現有技術存在如下缺陷：目前為止，并沒有針對全景視頻主觀質量的完整的測試方案。已有的主觀質量的測試方案都是針對平面視頻的。鑒于全景視頻和平面視頻之間的顯著的差異性，已有的針對平面視頻的主觀質量測試方法無法徹底地適用于全景視頻。

技術實現要素：

有鑒于此，本發明實施例提供一種全景視頻的質量測試方法和裝置，以擴充現有基于平面視頻的主觀質量測試技術，滿足人們基于全景視頻的主觀質量測試需求。

第一方面，本發明實施例提供了一種全景視頻的質量測試方法，包括：

根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列，其中，所述測試全景視頻序列中同一內容的測試全景視頻對應多個視頻質量；

按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；

根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

第二方面，本發明實施例還提供了一種全景視頻的質量測試裝置，包括：

視頻序列構造模塊，用于根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列，其中，所述測試全景視頻序列中同一內容的測試全景視頻對應多個視頻質量；

視頻序列播放打分模塊，用于按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；

質量參數值計算模塊，用于根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

本發明實施例提供的全景視頻的質量測試方法及裝置，通過根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列；按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值的技術手段，提出了一種適用于全景視頻主觀質量測試的標準化方案，擴展了現有的基于平面視頻的主觀質量測試技術，滿足人們基于全景視頻的主觀質量測試需求。

附圖說明

圖1是本發明實施例一提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程圖；

圖2a是本發明實施例二提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程圖；

圖2b是本發明實施例二提供的一種與單激勵連續質量評分測試類型對應的測試全景視頻序列示意圖；

圖2c是本發明實施例二提供的一種與多激勵連續質量評分測試類型對應的測試全景視頻序列示意圖；

圖2d是本發明實施例二提供的一種受試者視頻打分的打分類型示意圖；

圖3是本發明實施例三提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程圖；

圖4是本發明實施例的一種具體應用場景的全景視頻的質量測試架構圖；

圖5是本發明實施例五提供的一種全景視頻的質量測試裝置的結構圖；

圖6是本發明實施例六提供的一種全景視頻的質量測試裝置的結構圖；

圖7是本發明實施例七提供的一種全景視頻的質量測試設備的結構圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部結構。

另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部內容。在更加詳細地討論示例性實施例之前應當提到的是，一些示例性實施例被描述成作為流程圖描繪的處理或方法。雖然流程圖將各項操作(或步驟)描述成順序的處理，但是其中的許多操作可以被并行地、并發地或者同時實施。此外，各項操作的順序可以被重新安排。當其操作完成時所述處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。所述處理可以對應于方法、函數、規程、子例程、子程序等等。

實施例一

圖1為本發明實施例一提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程圖，該方法可以由全景視頻的質量測試裝置執行，該裝置可由軟件和/或硬件實現，并一般可集成于用于完成全景視頻的質量測試功能的服務器或者終端設備中。如圖1所示，本實施例的方法具體包括：

110、根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列。

其中，所述測試全景視頻序列中同一內容的測試全景視頻對應多個視頻質量；

在本實施例中，所述測試全景視頻具體是指用于進行質量測試的360°方位的視頻。為了能夠準確、全面的獲取受試者對測試全景視頻的視頻打分，可以在所述測試全景視頻序列中放入至少兩種內容的視頻，且與同一內容的視頻可以對應多種視頻質量(或者說視頻失真度，該失真度可以是視頻編解碼帶來的)的視頻。

其中，可以根據不同的質量測試類型，對所述測試全景視頻序列中各個視頻的排列順序進行設計。

在一個具體例子中，如果希望用戶能夠以絕對的直觀感受對測試全景視頻進行視頻打分，為了避免受試者的記憶效應，對同一內容的測試全景視頻不能連續播放。因此，測試全景視頻序列中的各視頻都需要完全隨機排列；

在另一個具體例子中，如果希望受試者能夠對多個質量相近的測試全景視頻的比較區分，因此要求含有相同內容的測試全景視頻被連續在測試全景視頻序列中連續排列。

120、按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分。

在本實施例中，為了使得用戶能夠獨立、不受干擾的對每一個測試全景視頻進行視頻打分，因此，可以在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分。

130、根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

在本實施例中，考慮到不同受試者的個體差異性，需要統計多個受試者對于同一測試全景視頻的視頻打分，并采取一定的數據處理，典型的，均值計算、方差計算、均方差計算或者歸一化計算等，進而得到每個測試全景視頻的質量參數值。

其中，所述質量參數值具體是指與受試者的視頻打分關聯的，用于衡量受試者對一個測試全景視頻的視頻質量的主觀感受值。

本發明實施例提供的全景視頻的質量測試方法，通過根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列；按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值的技術手段，提出了一種適用于全景視頻主觀質量測試的標準化方案，擴展了現有的基于平面視頻的主觀質量測試技術，滿足人們基于全景視頻的主觀質量測試需求。

實施例二

圖2a為本發明實施例二提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程示意圖。本實施例以上述實施例為基礎進行具體化，在本實施例中，將根據質量測試類型，構造測試全景視頻序列具體為：根據單激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列；以及

根據多激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻按照視頻內容進行分組；將不同分組進行隨機排列后，將各分組中包括的各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列；

同時，將在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分具體為：在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段的黑屏階段；在黑屏階段結束后，接收受試者輸入的視頻打分。相應的，本實施例的方法具體包括：

210、判斷質量測試類型：如果所述質量測試類型為單激勵連續質量評分測試，則執行220；如果所述質量測試類型為多激勵連續質量評分測試，則執行230。

220、將各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列，執行250。

單激勵連續質量評分(簡稱為SSCQS)測試方案，要求受試者以絕對的直觀感受對測試全景視頻序列進行視頻打分。為了避免受試者的記憶效應，與同一內容對應的不同測試全景視頻不能連續播放。因此，所有全景視頻測試序列都需要完全隨機播放。舉例而言，圖2b中Ai，Bi，Ci；i∈[1，3]；分別表示擁有內容A、B、C的不同視頻質量的原始和受損視頻。在視頻播放過程中，它們需要被隨機播放。相應的，在構造與單激勵連續質量評分測試對應的測試全景視頻序列時，各所述測試全景視頻需要進行全部隨機排列。

230、將各所述測試全景視頻按照視頻內容進行分組，執行240。

240、將不同分組進行隨機排列后，將各分組中包括的各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列。

雙激勵連續質量評分(簡稱為DSCQS)測試方案，也可稱為多激勵連續質量評分(簡稱為MSCQS)測試方案，它主要受試者對多個質量相近的測試全景視頻進行比較，為了方便受試者區分，要求含有相同內容的測試全景視頻需要被連續播放。而不同內容的測試全景視頻分組需要被隨機播放，并且每個分組內部的測試全景視頻也需要打亂順序，因此可以稱為一種偽隨機的播放模式。如圖2c，不同視頻內容A、B、C的視頻分組需要隨機排列，且每個視頻分組內不同視頻質量的視頻的排序也需要隨機。

250、按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段的黑屏階段。

在本實施例中，為了在全景視頻的質量測試過程中，幫助受試者對不同的測試全景視頻進行區分，并一定程度上緩解受試者的用眼疲勞，在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段(典型的，2s、3s或者5s等)的黑屏階段。

260、在黑屏階段結束后，接收受試者輸入的視頻打分。

在本實施例中，所述視頻打分包括：用于衡量視頻整體質量的整體質量打分，和/或用于衡量視頻連續性的統一性程度打分。

可選的，受試者可以從兩個方面對測試全景視頻的質量進行打分：視頻的整體質量和視頻質量在不同方向的統一性。我們用A來表示視頻的整體質量打分，B來表示視頻質量的統一性程度打分。視頻的整體質量打分最高為5分，分為五個檔次：很好(4-5分)，好(3-4分)，一般(2-3分)，差(1-2分)，很差(0-1分)。視頻質量的統一性程度的最高打分為5分，分為5個檔次：很連續(4-5分)，連續(3-4分)，一般(2-3分)，不連續(1-2分)，很不連續(0-1分)。在圖2d中示出了一種受試者視頻打分的打分類型示意圖。

其中，這些打分可以是連續的，即受試者可以按照自己的感受打出類似4.3或者3.2之類的分數，而非一定是整數的分數。每一個全景視頻的視頻打分可以為A和B分數的總和。

270、根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

本實施例的技術方案針對不同的質量測試類型，采用不同的隨機方式構造測試全景視頻序列，以使得測試全景視頻的播放順序更加貼近實際的測試需求，獲取的受試者的視頻打分更加精確，同時，通過在在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段的黑屏階段，可以幫助受試者對不同的測試全景視頻進行區分，并一定程度上緩解受試者的用眼疲勞，以進一步提高全景視頻的質量測試的準確性和有效性。

實施例三

圖3為本發明實施例三提供的一種全景視頻的質量測試方法的流程示意圖。本實施例以上述實施例為基礎進行具體化，在本實施例中，還包括：在每個測試全景視頻的播放過程中，捕捉受試者的頭部轉動情況；根據所述頭部轉動情況，確定受試者觀看角度；根據所述受試者觀看角度，確定與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置；

相應的，將所述根據至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值具體為：

根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分；根據與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置，計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分；將所述視頻整體評分與所述視頻局部區域評分的合集，作為各測試全景視頻的質量參數值。

相應的，本實施例的方法具體包括：

310、根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列。

其中，所述測試全景視頻序列中同一內容的測試全景視頻對應多個視頻質量。

320、按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列。

330、在每個測試全景視頻的播放過程中，捕捉受試者的頭部轉動情況。

340、根據所述頭部轉動情況，確定受試者觀看角度。

350、根據所述受試者觀看角度，確定與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置。

在本實施例中，考慮到全景視頻的視角極為開闊，不同視頻觀看位置的訪問次數和最終視頻打分的關系可以在一定程度上反映局部的主觀質量信息。

360、在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分。

370、根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分。

首先，需要明確兩個概念，一個是參考視頻，這一類視頻一般為無失真的視頻；另一類視頻是由參考視頻經過處理后得到的失真視頻，這一類視頻一般具有不同程度的失真。

相應的，在一定情況下，測試全景視頻序列中可能不包括有參考視頻。也即：所述同一內容的測試全景視頻僅包括由無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

相應的，根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分可以包括：

根據公式：計算失真視頻j的平均意見分u_j；

其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

在另一種情況下，如果測試全景視頻序列中同時包括有參考視頻以及失真視頻，也即：同一內容的測試全景視頻同時包括：無失真的參考視頻、以及由所述無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

相應的，根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分可以包括：

根據公式計算受試者i對失真視頻j的平均意見分插值d_ij；其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分；為受試者i對與所述失真視頻j關聯的目標參考視頻的視頻打分；

分別根據公式：以及計算受試者i在觀看失真視頻j時對應的視頻差分Z_ij；其中，M_i為與所述目標參考視頻關聯的失真視頻的總數量；

將所述視頻差分Z_ij線性映射至設定數值范圍內(典型的，0～100)，生成視頻差分映射

根據公式計算失真視頻j的平均意見差分DMOS_j；其中，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見差分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

380、根據與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置，計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分。

在本實施例中，根據與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置，計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分可以包括：

預先將全景視頻區域劃分至少兩個局部視頻區域；

根據與失真視頻j對應的受試者觀看位置，確定所述失真視頻j在各所述局部視頻區域內觀看頻率；

獲取觀看頻率超過設定閾值的局部視頻區域作為與所述失真視頻j對應的目標局部視頻區域；

根據公式：計算所述失真視頻j在目標局部視頻區域r中的局部質量分數DMOS_jr；為在觀看所述失真視頻過程中，受試者觀看位置位于所述目標局部視頻區域r內的受試者；NI_jr為的總人數；r∈[1，K]，K為與失真視頻j對應的目標局部視頻區域數量；

分別計算與所述失真視頻j對應的各目標局部視頻區域的局部質量分數構成質量分數集合；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述質量分數集合作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻局部區域評分。

390、將所述視頻整體評分與所述視頻局部區域評分的合集，作為各測試全景視頻的質量參數值。

綜上所述，視頻j的最終質量輸出形式可以為一向量：[DMOSj，DMOSj1，…，DMOSjr，…]。其中第一項為視頻j的視頻整體評分，其余項為不同視頻局部區域的視頻局部區域評分。

本實施例的技術方案根據測試全景視頻序列中包括的測試全景視頻類型，采取不同的數據處理方法計算各測試全景視頻的質量參數值，使得最終的計算結果更加貼近實際，同時，由于綜合考慮計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分，使得計算結果更加符合全景視頻的視頻特點，最終得到的全景視頻的質量參數值更加精準。

具體應用場景

在本具體應用場景中需要首先明確測試環境。

1、觀看設備：不同于傳統的平面視頻的觀看方式，全景視頻一般需要佩戴專業的頭盔進行觀看測試，并且頭盔質量的好壞將極大地影響對全景視頻的主觀質量評價結果；

2、全景視頻播放器：全景視頻播放器的選取對于全景視頻質量評價也很重要，一般來說，全景視頻播放器需要能夠播放不同映射下的全景視頻，包括球形映射，柱狀映射和立方體映射等，播放器的性能應該足夠優異，避免由于播放器性能的原因而導致的播放卡頓或者視頻失真；

3、受試者參與主觀測試的受試者的數量應該不少于15人，并且他們不能是本領域的專家。受試者的年齡范圍應該足夠大，在性別上應該同時包括男性和女性，并且男女的人數應盡量均衡。受試者的視力應該是正常的，這種正常包括正常的立體視覺能力和辨色能力。同時，考慮到受試者需要佩戴頭盔進行測試，因此要求所有的受試者不能佩戴近視眼鏡參與測試；

4、姿勢：和傳統的平面視頻所不同的是，全景視頻為360度方位的視頻，因此希望受試者能夠自由地轉動頭部來對不同角度的視頻進行觀看。在實驗室環境下，受試者應該保持站立的姿勢進行全景視頻的質量測試；在家庭環境下，鑒于大部分人傾向于坐著觀看視頻，因此在家庭環境下，受試者應該保持坐著的姿勢進行觀測。

在圖4中示出了本發明實施例的一種具體應用場景的全景視頻的質量測試架構圖，如圖4所示，整體的測試流程由三個部分組成：訓練部分，驗證部分和測試部分。

在訓練部分，實驗人員需要告知受試者本次實驗的目的和流程，然后受試者需要觀看事先準備好的訓練視頻以熟悉測試和打分的過程，訓練視頻的質量范圍應該盡量與受試者在測試部分觀看到的測試視頻的質量范圍保持一致。觀看完訓練視頻后，將會有3～10分鐘的解疑時間，在這段時間里，實驗人員將負責解答受試者關于實驗內容和實驗流程方面的疑問，以便他們更好地理解本次實驗。

驗證環節的主要目的是驗證受試者經過訓練環節后是否能夠正確地理解實驗意圖，并按提供有效的，可信度高的主觀分數。在這一環節中，受試者將被要求觀看不同失真程度的全景視頻并在觀看后進行打分，注意這里受試者觀看的全景視頻不同于他們在正式測試環節中觀看的全景視頻。這一環節之后，會有3～5分鐘的校正時間，如果受試者沒有通過驗證環節，實驗人員需要重新講解實驗規則和實驗內容，待受試者明白后，重新進行驗證環節的驗證過程，直至驗證通過，受試者方可進入下一環節。

待受試者通過驗證環節后，就進入正式的測試環節。在測試環節中，受試者被要求觀看一系列的全景視頻，并在完整觀看完一個視頻后進行主觀打分。一般來說，測試視頻分為兩類，一類是參考視頻，這一類視頻一般為無失真的視頻；另一類視頻是由參考視頻經過處理后得到的視頻，這一類視頻一般具有不同程度的失真。這兩類視頻被放在一起，播放順序由質量測試類型確定。在圖4中，測試環節由若干個小環節組成，每一個小環節由T1，T2和打分三部分組成，T1一般為10s，為視頻播放和觀看時間，在視頻播放之后，會有短暫的黑屏時間，一般為T2＝3s，其目的是提醒受試者該視頻已經播放結束，請準備進入打分環節，T2之后，就進入針對該視頻的主觀打分時間，打分結束后就進入下一小環節，即觀看下一個測試視頻。為了避免受試者的視覺疲勞效應，建議整個測試環節的總時間不超過30分鐘，如果測試視頻過多，建議將其分為多個測試環節，一個測試環節之后，受試者應該通過充分的休息之后方可進入下一個測試環節。

實施例四

圖5為本發明實施例四提供的一種全景視頻的質量測試裝置的結構圖。如圖5所示，所述裝置包括：視頻序列構造模塊51，視頻序列播放打分模塊52以及質量參數值計算模塊53。

視頻序列構造模塊51，用于根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列，其中，所述測試全景視頻序列中同一內容的測試全景視頻對應多個視頻質量。

視頻序列播放打分模塊52，用于按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分。

質量參數值計算模塊53，用于根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

本發明實施例提供的全景視頻的質量測試裝置，通過根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列；按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值的技術手段，提出了一種適用于全景視頻主觀質量測試的標準化方案，擴展了現有的基于平面視頻的主觀質量測試技術，滿足人們基于全景視頻的主觀質量測試需求。

實施例五

圖6為本發明實施例五提供的一種全景視頻的質量測試裝置的結構圖。本實施例以上述實施例為基礎進行具體化。

在本實施例中，所述視頻序列構造模塊，具體可以用于：

根據單激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列。

在本實施例中，所述視頻序列構造模塊，具體還可以用于：

根據多激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻按照視頻內容進行分組；

將不同分組進行隨機排列后，將各分組中包括的各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列。

在本實施例中，所述視頻序列播放打分模塊，具體可以用于：

在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段的黑屏階段；

在黑屏階段結束后，接收受試者輸入的視頻打分；

其中，所述視頻打分包括：

用于衡量視頻整體質量的整體質量打分，和/或用于衡量視頻連續性的統一性程度打分。

在本實施例中，還可以包括，受試者觀看位置獲取模塊61，用于：

在每個測試全景視頻的播放過程中，捕捉受試者的頭部轉動情況；

根據所述頭部轉動情況，確定受試者觀看角度；

根據所述受試者觀看角度，確定與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置；

所述質量參數值計算模塊，具體可以包括：

整體評分計算模塊531，用于根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分；

局部區域評分計算模塊532，用于根據與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置，計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分；

質量參數值合成模塊533，用于將所述視頻整體評分與所述視頻局部區域評分的合集，作為各測試全景視頻的質量參數值。

在本實施例中，所述同一內容的測試全景視頻包括：由無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

所述整體評分計算模塊，具體可以用于：

根據公式：計算失真視頻j的平均意見分u_j；

其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

在本實施例中，所述同一內容的測試全景視頻可以包括：無失真的參考視頻、以及由所述無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

所述整體評分計算模塊，具體可以用于：

根據公式計算受試者i對失真視頻j的平均意見分插值d_ij；其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分；為受試者i對與所述失真視頻j關聯的目標參考視頻的視頻打分；

分別根據公式：以及計算受試者i在觀看失真視頻j時對應的視頻差分Z_ij；其中，M_i為與所述目標參考視頻關聯的失真視頻的總數量；

將所述視頻差分Z_ij線性映射至設定數值范圍內，生成視頻差分映射

根據公式計算失真視頻j的平均意見差分DMOS_j；其中，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見差分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

在本實施例中，所述局部區域評分計算模塊，具體可以用于：

預先將全景視頻區域劃分至少兩個局部視頻區域；

根據與失真視頻j對應的受試者觀看位置，確定所述失真視頻j在各所述局部視頻區域內觀看頻率；

獲取觀看頻率超過設定閾值的局部視頻區域作為與所述失真視頻j對應的目標局部視頻區域；

根據公式：計算所述失真視頻j在目標局部視頻區域r中的局部質量分數DMOS_jr；為在觀看所述失真視頻過程中，受試者觀看位置位于所述目標局部視頻區域r內的受試者；NI_jr為的總人數；r∈[1，K]，K為與失真視頻j對應的目標局部視頻區域數量；

分別計算與所述失真視頻j對應的各目標局部視頻區域的局部質量分數構成質量分數集合；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述質量分數集合作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻局部區域評分。

實施例六

如圖7所示，為本申請實施例六提供的全景視頻的質量測試設備的硬件結構示意圖，如圖7所示，該全景視頻的質量測試設備包括：

一個或多個處理器710，圖7中以一個處理器710為例；

存儲器720；

所述電子設備還可以包括：輸入裝置730和輸出裝置740。

所述電子設備中的處理器710、存儲器720、輸入裝置730和輸出裝置740可以通過總線或者其他方式連接，圖7中以通過總線連接為例。

存儲器720作為一種非暫態計算機可讀存儲介質，可用于存儲軟件程序、計算機可執行程序以及模塊，如本申請實施例中的數據存儲方法對應的程序指令/模塊(例如，附圖5所示的視頻序列構造模塊51，視頻序列播放打分模塊52以及質量參數值計算模塊53)。處理器710通過運行存儲在存儲器720中的軟件程序、指令以及模塊，從而執行服務器的各種功能應用以及數據處理，即實現上述方法實施例的信息處理方法。

存儲器720可以包括存儲程序區和存儲數據區，其中，存儲程序區可存儲操作系統、至少一個功能所需要的應用程序；存儲數據區可存儲根據電子設備的使用所創建的數據等。此外，存儲器720可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非暫態性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他非暫態性固態存儲器件。在一些實施例中，存儲器720可選包括相對于處理器710遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網絡連接至終端設備。上述網絡的實例包括但不限于互聯網、企業內部網、局域網、移動通信網及其組合。

輸入裝置730可用于接收輸入的數字或字符信息，以及產生與電子設備的用戶設置以及功能控制有關的鍵信號輸入。輸出裝置740可包括顯示屏等顯示設備。

也即：上述電子設備包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現時，進行如下操作：

一種全景視頻的質量測試方法，包括：

根據質量測試類型，構造設定排列順序的測試全景視頻序列，其中，所述測試全景視頻序列中包括至少一種內容的測試全景視頻，同一內容的測試全景視頻對應至少一種視頻質量；

按照所述排列順序播放所述測試全景視頻序列，并在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分；

根據至少兩個所述受試者輸入的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值。

進一步的，根據質量測試類型，構造測試全景視頻序列包括：

根據單激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列。

進一步的，根據質量測試類型，構造測試全景視頻序列包括：

根據多激勵連續質量評分測試類型，將各所述測試全景視頻按照視頻內容進行分組；

將不同分組進行隨機排列后，將各分組中包括的各所述測試全景視頻進行隨機排列，以生成所述測試全景視頻序列。

進一步的，在每個測試全景視頻播放結束后，接收受試者輸入的視頻打分包括：

在每個測試全景視頻播放結束后，進入設定時間段的黑屏階段；

在黑屏階段結束后，接收受試者輸入的視頻打分；

其中，所述視頻打分包括：

用于衡量視頻整體質量的整體質量打分，和/或用于衡量視頻連續性的統一性程度打分。

進一步的，還包括：

在每個測試全景視頻的播放過程中，捕捉受試者的頭部轉動情況；

根據所述頭部轉動情況，確定受試者觀看角度；

根據所述受試者觀看角度，確定與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置；

根據至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的質量參數值包括：

根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分；

根據與各測試全景視頻對應的受試者觀看位置，計算各測試全景視頻的視頻局部區域評分；

將所述視頻整體評分與所述視頻局部區域評分的合集，作為各測試全景視頻的質量參數值。

進一步的，所述同一內容的測試全景視頻包括：由無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分包括：

根據公式：計算失真視頻j的平均意見分u_j；

其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

進一步的，所述同一內容的測試全景視頻包括：無失真的參考視頻、以及由所述無失真的參考視頻經過處理后生成的失真視頻；

根據所述至少兩個所述受試者的所述視頻打分，計算各測試全景視頻的視頻整體評分包括：

根據公式計算受試者i對失真視頻j的平均意見分插值d_ij；其中，S_ij為受試者i對失真視頻j的視頻打分；為受試者i對與所述失真視頻j關聯的目標參考視頻的視頻打分；

分別根據公式：以及計算受試者i在觀看失真視頻j時對應的視頻差分Z_ij；其中，M_i為與所述目標參考視頻關聯的失真視頻的總數量；

將所述視頻差分Z_ij線性映射至設定數值范圍內，生成視頻差分映射

根據公式計算失真視頻j的平均意見差分DMOS_j；其中，N_j為觀看失真視頻j的受試者總人數，i∈[1，N_j]；j∈[1，M]，M為測試全景視頻序列中包括的失真視頻總數；

分別計算與各所述測試全景視頻對應的所述平均意見差分作為所述測試全景視頻序列中各測試全景視頻的視頻整體評分。

本發明實施例所提供的全景視頻的質量測試裝置可用于執行本發明任意實施例提供的全景視頻的質量測試方法，具備相應的功能模塊，實現相同的有益效果。

注意，上述僅為本發明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發明進行了較為詳細的說明，但是本發明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發明的范圍由所附的權利要求范圍決定。