一種視頻質量評價裝置的制作方法

本發明涉及視頻傳輸
技術領域：
，尤其涉及一種視頻質量評價裝置。
背景技術：
：近些年來，隨著移動網絡的普及，基于網絡傳輸的視頻流媒體應用逐漸得到了廣泛的應用。雖然有很多學者投入研究視頻質量評價標準，但在公共安全領域的智能手機終端視頻傳輸，作為典型的一種端到端視頻業務，其視頻流媒體業務的體驗質量尚未引起人們的關注。由于公共安全領域的特殊性，常常處于十分糟糕的無線信道環境中，導致傳輸的視頻極不穩定性，很大程度上影響了用戶對視頻流媒體業務的體驗質量qoe。視頻質量評價從方法上可以分為主觀質量評價和客觀質量評價。其中，主觀質量評價是通過觀察者觀測一系列的失真視頻和參考視頻，然后按照失真視頻損傷的視覺效果給出評分。該方法勞動強度大、費時，且受到觀察者背景知識，環境等因素影響，結果穩定性差，可移植性也差。實際使用時受到的限制較多。客觀評價就是利用一定的數學模型對影響視頻的質量各種因素進行建模，最終由計算機根據該模型客觀的給出評分。客觀視頻質量評價是模擬人的主觀視頻質量評價過程，對視頻的質量進行評價，有利于對采用編碼效率或優化策略好壞做出判斷。由于主觀視頻質量評價的過程消耗的時間、人力資源較大，使用范圍非常有限。相比之下，客觀視頻質量評估由計算機完成，在效率和使用范圍具有明顯的優越性。目前，對視頻傳輸質量的研究局限于對人眼觀測圖像的模型分析上，且在對視頻傳輸質量的評判時僅考慮圖像的清晰度，即傳輸過程中的保真度，但是，在公共安全領域中，實時視頻的傳輸有著全天候、全地形的要求，高清晰、低延時的視頻傳輸有利于現場情況的及時決策，延時過長的視頻幀圖像對現場情況的幫助非常小，可見，現有的視頻傳輸評價方法并不適用于公共安全領域中傳輸視頻質量的評價。技術實現要素：本發明的目的是提供一種視頻質量評價裝置，有效解決了現有視頻質量評估方法不適用于公共安全領域中對傳輸視頻質量進行評價的技術問題。本發明提供的技術方案如下：一種視頻質量評價裝置，包括：處理器，用于實現各指令；及存儲器，用于存儲多條指令，所述指令適用于處理器加載并執行；所述多條指令包括：接收視頻碼流；根據發送和接收視頻碼流的時間得到視頻碼流中各幀圖像的幀延時信息；根據各幀圖像的幀延時信息得到幀間相對延時信息；根據所述幀間相對延時信息得到各幀圖像的延時間隔；根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價。在本技術方案中，在評價公共安全領域的視頻傳輸質量的過程中，不僅考慮到傳輸的圖像質量，同時把幀圖像延時因素加入評價方法內容中，以此有利于對視頻發送端采用的發送協議和發送策略做出全面的評價分析。進一步優選地，在所述指令根據發送和接收視頻碼流的時間得到視頻碼流中各幀圖像的幀延時信息中，包括：解析視頻碼流得到接收各幀圖像的時間戳信息；根據發送各幀圖像的時間戳信息和接收各幀圖像的時間戳信息計算得各幀圖像得到幀延時信息并存入數組arr[n+1]，其中，n為圖像的幀數。進一步優選地，在所述指令根據各幀圖像的幀延時信息得到幀間相對延時信息中，所述幀間相對時延ifd[n]為：ifd[n]＝arr[n+1]-arr[n]其中，n為圖像的幀數。進一步優選地，在所述指令根據所述幀間相對延時信息得到各幀圖像的延時間隔中包括：獲取預存的幀間相對延時信息與延時間隔之間的關聯關系；根據所述幀間相對延時信息和關聯關系得到各幀圖像的延時間隔。在本技術方案中，在使用各幀圖像的延時間隔對視頻傳輸質量進行評價之前，對各幀圖像的幀圖像延時信息進行處理得到各幀圖像的延時間隔，便于后續的評價。進一步優選地，在所述指令根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價中包括：對發送和接收視頻碼流的ssim結構相似性進行評估；結合ssim結構相似性評估結果和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價。ssim(structuralsimilarity)結構相似性是一種全參考的圖像質量評價指標，它分別從亮度、對比度、結構三方面度量圖像相似性。di是根據幀間間隔的延遲對圖像信息的影響做的衰減因子，便于在最后的評價結果中增加整體的圖像評價信息。在本技術方案中，di與ssim融合在一起對視頻傳輸質量進行評價，不僅僅從圖像的保真度方面描述了視頻傳輸質量，進一步從圖像的延時對用戶的影響考慮，以此在公共安全領域更加全面準確的評判視頻編碼器和碼流發送策略的優劣。進一步優選地，在所述指令結合ssim結構相似性評估結果和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價中，所述綜合評價sddim為：sddim＝ssim×(1-di)其中，ssim為結構相似性評估結果，di為各幀圖像的延時間隔。進一步優選地，在所述指令根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價中包括：根據發送和接收視頻碼流計算得到峰值信噪比；結合所述峰值信噪比和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價。進一步優選地，在所述指令結合所述峰值信噪比和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價中，所述綜合評價dpsnr為：dpsnr＝psnr×(1-di)其中，psnr為峰值信噪比，di為各幀圖像的延時間隔。在本技術方案中，psnr和di的融合，能夠從時效性和計算量方面極大地縮短對視頻傳輸質量的評價，psnr作為一種客觀視頻質量傳輸評價方法，在計算量方面具有極大的優勢，盡管會出現在視頻圖像的描述與人眼觀測的不一致情況，作為一個定性判斷，與di進行融合后，得到的關于圖像延時的特征，有利于實時調整網絡發送策略。附圖說明下面將以明確易懂的方式，結合附圖說明優選實施方式，對倒置定量氣霧劑閥門的上述特性、技術特征、優點及其實現方式予以進一步說明。圖1為本發明存儲器中存儲指令一種實施方式示意圖；圖2為本發明存儲器中存儲指令一實例流程示意圖；圖3為本發明中如圖2所示實例中對幀圖像進行sddim質量評價的流程圖；圖4為本發明存儲器中存儲指令另一實例流程示意圖；圖5為本發明中如圖4所示實例中psnr與di融合評價流程圖；附圖標號說明：100-視頻數據獲取設備，200-視頻服務器，300-網關，400-視頻接收端。具體實施方式為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對照附圖說明本發明的具體實施方式。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖，并獲得其他的實施方式。為使圖面簡潔，各圖中的只示意性地表示出了與本發明相關的部分，它們并不代表其作為產品的實際結構。本發明了一種視頻質量評價裝置，包括：相互連接的處理器和存儲器，其中，處理器用于實現各指令；存儲器用于存儲多條指令，指令適用于處理器加載并執行。如圖1所示，在一種實施方式中，該多條指令中包括：s10接收視頻碼流；s20根據發送和接收視頻碼流的時間得到視頻碼流中各幀圖像的幀延時信息；s30根據各幀圖像的幀延時信息得到幀間相對延時信息；s40根據幀間相對延時信息得到各幀圖像的延時間隔；s50根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價。在本實施方式中，視頻發送端在發送視頻碼流的過程中，在每幀視頻圖像中加入發送該幀圖像的時間戳信息si，以此，視頻接收端在接收視頻發送端發送的視頻碼流的過程中，解析出得到各幀圖像，存儲接收到的視頻文件，并記錄下接收各幀圖像的時間戳信息ri。之后，計算得到各幀圖像的幀延時信息并存入數組arr[n+1]，其中，n為圖像的幀數，具體幀延時信息具體為接收該幀圖像的時間戳信息ri減去發送該幀圖像的時間戳信息si，更具體來說，這里時間戳信息以第三時間為參考基準，如網絡時間。之后，根據數組arr[n+1]計算得到幀間相對延時信息，具體，該幀間相對時延ifd[n]為：ifd[n]＝arr[n+1]-arr[n](即后一幀圖像的幀延時信息減去前一幀圖像的幀延時信息)，其中，n為圖像的幀數。得到幀間相對延時信息之后，進一步根據幀間相對延時信息與延時間隔之間的關聯關系得到各幀圖像的延時間隔，具體，在該過程中，首先獲取預存的幀間相對延時信息與延時間隔之間的關聯關系，進而根據幀間相對延時信息和關聯關系得到各幀圖像的延時間隔。具體，這里的視頻發送端和視頻接收端可以為任意能夠實現該功能的電子設備，如智能手機、平板電腦、智能攝像頭等，在此不做具體限定。在一實例中，幀間相對延時信息與延時間隔之間的關聯關系如表1所示，其中，ifd為幀間相對時延，di為各幀圖像的延時間隔。表1：ifd(秒)<23-56-89-1213-15>15di00.10.20.40.81基于此，在一實例中，如圖2所示，在根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價的過程中包括：s51對發送和接收視頻碼流的ssim結構相似性進行評估；s52結合ssim結構相似性評估結果和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價。我們知道，ssim(structuralsimilarity)結構相似性是一種全參考的圖像質量評價指標，它分別從亮度、對比度、結構三方面度量圖像相似性。基于上述描述，延時間隔di是根據幀間間隔的延遲對圖像信息的影響做的衰減因子，便于在最后的評價結果中增加整體的圖像評價信息。基于此，在本實施方式中，將di與ssim融合在一起對視頻傳輸質量進行評價：在ssim結構相似性評估中，首先根據以下公式分別計算評估因子l(x,y)、c(x,y)以及s(x,y)：其中，μx、μy分別表示圖像x和圖像y的均值(具體這里的圖像x為接收端接收到視頻碼流中的視頻圖像，y為發送端發送的視頻碼流中的視頻圖像)，σx、σy分別表示圖像x和圖像y的方差，σxy表示圖像x和y的協方差，即：其中，x(i.j)表示圖線x中某一點的像素值，y(i.j)表示圖線y中某一點的像素值，h和w分別為相應圖像的高度和寬度，c1、c2、c3為常數，為了避免分母為0的情況，取c1＝(k1*l)^2，c2＝(k2*l)^2，c3＝c2/2。另外，考慮到公共安全領域的實際情況，在一實例中，設置k1＝0.01，k2＝0.03，l＝255。以此，得到結構相似性ssim：ssim(x，y)＝l(x，y)·c(x，y)·s(x，y)進一步得到綜合評價sddim為：sddim＝ssim×(1-di)其中，ssim為結構相似性評估結果，di為各幀圖像的延時間隔。具體，在[0,1]內，sddim越大說明視頻傳輸的質量越好。如圖3所示為該實例中對幀圖像進行sddim質量評價的流程圖，從圖中可以看出，在整個評價過程中，依次對源視頻幀圖像(發送端發送的視頻碼流中的視頻圖像)進行亮度和對比度觀測，對失真視頻幀圖像(接收端接收到的視頻碼流中的視頻圖像)進行亮度和對比度觀測，同時對視頻傳輸過程中幀間延時信息進行計算，并進行ifd(幀間相對延時)觀測；之后，進行源視頻幀圖像和失真視頻幀圖像之間的亮度比較、對比度比較以及結構比較，并將其結果與ifd觀測得到的di(幀間延遲)信息衰減值進行融合，實現對視頻傳輸質量的綜合評價。在該綜合評價過程中，不僅僅從圖像的保真度方面描述了視頻傳輸質量(從亮度、對比度、結構三方面度量圖像相似性)，還從圖像的延時對用戶的影響考慮，以此在公共安全領域更加全面準確的評判視頻編碼器和碼流發送策略的優劣。在另一實例中，如圖4所示，在根據各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行評價的過程中包括：s53根據發送和接收視頻碼流計算得到峰值信噪比；s54結合峰值信噪比和各幀圖像的延時間隔對視頻質量進行綜合評價。與全參考方法ssim相類似，峰值信噪比(psnr)是一種圖像客觀評價指標，然而它是基于對應像素點間的誤差，即基于誤差敏感的圖像質量評價。基于此，在本實施方式中，將di與psnr融合在一起對視頻傳輸質量進行評價：在psnr算法中，首先計算接收端接收到視頻碼流中的視頻圖像x和發送端發送的視頻碼流中的視頻圖像y的均方誤差mse，之后進一步計算得到psnr，具體：其中，mse表示圖像x和圖像y的均方誤差(meansquareerror)；h和w分別為相應圖像的高度和寬度；n為每像素的比特數，一般取8，即像素灰階數為256；峰值信噪比psnr的單位是db，數值越大表示失真越小。基于此，進一步得到綜合評價dpsnr：dpsnr＝psnr×(1-di)其中，psnr為峰值信噪比，di為各幀圖像的延時間隔。如圖5所示為psnr與di融合評價流程圖，從圖中可以看出，在整個評價過程中，首先基于源視頻幀圖像(發送端發送的視頻碼流中的視頻圖像)和失真視頻幀圖像(接收端接收到的視頻碼流中的視頻圖像)計算均方誤差mse，之后進一步計算峰值信噪比psnr，于此同時對視頻傳輸過程中幀間延時信息進行計算，并進行ifd(幀間相對延時)觀測；之后，將峰值信噪比psnr與ifd觀測得到的di(幀間延遲)信息衰減值進行融合，實現對視頻傳輸質量的綜合評價。在該評價過程中，psnr和di的融合，從時效性和計算量方面極大地縮短對視頻傳輸質量的評價，psnr作為一種客觀視頻質量傳輸評價方法，在計算量方面具有極大的優勢，作為一個定性判斷，與di進行融合后，得到的關于圖像延時的特征，有利于實時調整網絡發送策略。應當說明的是，上述實施例均可根據需要自由組合。以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。當前第1頁12