用于视频流服务的内容相关的视频质量模型制造技术

本发明专利技术涉及一种方法和设备，用于评估数字视频信号的感知质量，优选地在诸如互联网协议电视(IPTV)或视频点播(VoD)的视频流服务的背景下，并且尤其用于通过提供内容复杂度参数并且通过由所提供的内容复杂度参数控制基于现有或未来的参数的视频质量评估方法，来进行数字视频信号的感知质量的内容相关的评估。本发明专利技术设计为用于加密视频流，但是也对未加密的视频流起作用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于视频流服务的内容相关的视频质量模型
本专利技术涉及一种方法和设备，用于评估数字视频信号的感知质量，优选地在视频流服务(例如，互联网协议电视(IPTV)或视频点播(VoD))的背景下，并且尤其用于通过提供内容复杂度参数并且通过由所提供的内容复杂度参数控制基于现有或未来的参数的视频质量评估方法，来进行数字视频信号的感知质量的内容相关的评估。本专利技术设计为用于加密视频流，但是也对未加密的视频流起作用。
技术介绍
为了确保高度满足视频服务(例如，非互动流视频(IPTV、VoD))的用户，需要评估那些服务的感知视频质量。内容提供商和客户的广播提供商的主要责任在于保持其服务的质量。在大型IPTV网络中，仅完全自动的质量监控探头可满足该要求。为此，开发提供由用户感知的视频质量的评估的视频质量模型。例如，那些模型可输出在用户端接收的视频与原始的未降质视频之间的相似度。此外，并且通过更复杂的方式，可对人类视觉系统(HVS)建模。最后，可将模型输出映射到大量主观质量测试的结果中，以便最后提供感知质量的评估。视频质量模型以及测量系统通常可如下分类：质量模型类型·全参考(FR)：需要参考信号。·部分参考(RR)：需要从源信号中提取的部分信息。·无参考(NR)：不需要参考信号。输入参数类型·基于信号/媒体：需要解码图像(像素信息)。·基于参数：需要比特流水平的信息。信息的范围可以是数据包报头信息，需要解析数据包报头，解析包括有效载荷的比特流(即，编码信息)，并且部分或完全解码比特流。应用类型·网络规划：在实现网络之前，使用模型或测量系统，以便规划可能最好的实现方式。·服务监控：在服务操作期间，使用模型。在参考文献【1-3】中，可找出视频质量模型的类型的相关信息。在文献【4-6】中描述了几种基于数据包的参数视频质量模型。然而，这些模型的主要缺点在于，它们未考虑内容的质量影响。换言之，并且根据先前研究【7-12】的报告，感知视频质量取决于视频的空间-时间特征。例如，众所周知，在视频中(例如，在广播新闻中)没有复杂运动时，丢包通常被更好地掩盖。在没有丢包时，并且对于中低比特率，具有低空间-时间复杂度的内容比空间-时间复杂内容实现更好的质量。与参考文献【13a、13b、14、15、16】相比，对于丢包和非丢包情况，进一步的先有技术的目的还在于，在基于参数的参数视频质量模型内包括内容的质量影响。例如，在参考文献【13a、13b、14】中，通过比较当前帧尺寸和自适应阈值，确定每个视频帧的内容的复杂度。当前帧尺寸是高于、等于还是低于该阈值，都会造成增大或减小与当前帧相关的评估质量。然而，由于使用阈值并且产生了大于、等于或小于该阈值这三种可能性，所以在这些参考文献中公开的方法仅仅提供了视频内容的比较粗略的考虑。换言之，没有在规定的测量窗口内顺利或连续地测量帧的复杂度。而且，由于在整个或部分测量窗口上计算自适应阈值，所以相对于在相同视频序列中的其它帧的复杂度，而非相对于其它内容的复杂度，确定每个帧的复杂度。在参考文献【15】中，提出了一种解决方法，用于将内容相关的参数(即，反应内容的空间-时间复杂度的参数，例如，量化参数和运动向量)插入基于参数的视频质量模型内。然而，不能从加密的比特流中提取这些内容相关的参数，所以不能通过与本专利技术相同的方式使用参考文献【15】。参考文献【16】提出了一种解决方法，用于在具有单个参数的丢包情况下，评估感知的视频质量，单个参数表示由丢包造成的信号降质的幅度。该解决方法预期包括校正系数，用于根据内容的时间或空间-时间复杂度调整信号降质的评估幅度。然而例如，未提出用于在加密视频的情况下计算该校正系数的解决方法。因此，依然需要一种方法，来评估数字视频信号的感知质量。一方面，这种方法应允许相当精细地考虑视频信号的内容的质量影响，另一方面，还应适用于加密视频，包括具有和没有丢包的编码降质的情况。同样需要一种被配置为用于执行具有这些特征的方法的设备。
技术实现思路
通过具有由在本文档中提出的权利要求所公开的特征的方法和设备，实现这些目标。本专利技术的目标在于，在加密视频的情况下(即，在仅仅可使用数据包报头信息时)，使用基于参数的视频质量模型。本专利技术在未加密视频的情况下也同样起作用，但是本专利技术的设计不如根据完全解密的或从未加密的比特流中提取的更深入的信息的视频质量模型精确。仅仅使用基于数据包的信息，提供了使本专利技术的计算复杂度保持低的优点，并且当然，将应用范围扩展为未加密流以及加密流。可如下概述本专利技术：本专利技术的目标在于，提供一种方法，该方法通过提供内容复杂度参数并且使用这些内容复杂度参数控制任意的(因此，现有的或未来的)基于参数的视频质量评估方法，来评估数字视频信号的感知质量。一方面，根据本专利技术的方法允许相当精细地考虑视频信号的内容的质量影响，另一方面，还应适用于加密视频，并且适用于丢包的情况以及未丢包的情况。本专利技术的另一个目标在于，提供一种设备，该设备被配置为用于计算内容复杂度参数并且将这些参数插入任意的基于参数的视频质量模型内，具有与这种基于数据包报头的方法相关联的所有优点。还应注意的是，本专利技术与上面引用的参考文献【13a、13b、14】的方法的主要差异在于所计算的内容相关的参数以及在模型内包括这些参数的方法。在本专利技术中，内容相关的参数用作不取决于在参考文献【13a、13b、14】中公开的帧的历史的绝对值。因此，原则上，这些参数可用于比较两个不同内容的复杂度或者一个内容的不同场景或通道的复杂度。而且，在本专利技术中使用的内容相关的参数的值具有连续性，并且与在【13a、13b、14】中不同，不分类成模糊的类别，从而允许非常精细地评估内容的质量影响。此外，在本专利技术中，在整个测量窗口上，为每个图像组(GOP)或每个视频场景计算所有参数，而在现有技术(与参考文献【13a、13b、14】相比)中，为每个帧计算所有参数。要注意的是，在加密视频的情况下，可使用【20】评估GOP结构。进一步要注意的是，(视频)场景从I帧开始，并且通常包含几个GOP。在使用参考文献【21】(在本申请的提交日期之前未公布)的加密视频的情况下，可检测场景切换。两个视频场景的语义内容通常不同。而且，内容信号的空间-时间(ST)复杂度的场景内部变化通常低于其场景之间的变化。在以下等式中，根据不同类型的降质的作用，显示表示评估的视频质量Qv的两种一般方法，Qv＝Qvo–Icod–Itra,(1)Qv＝Qvo×Icod×Itra,(2)其中，Icod和Itra是“损害因数”(IF)的实例。损害因数量化特定降质类型的质量影响，并且能从信号和传输路径的参数描述计算每个损害因数。在等式(1)和(2)中，Icod表示压缩失真的质量影响，Itra表示传输误差(丢包)的质量影响。要注意的是，在等式(2)中并且在整个申请中，符号“×”表示两个实数之间的普通乘法，有时也表示为符号“·”。例如，在等式(1)和(2)中的所有术语表示在从0到100或者从1到5的范围内。Qvo是基本质量并且通常与用于表示感知质量的规模的最高值对应，例如，Qvo＝100或Qvo＝5。根据本专利技术，可计算每个测量窗口的Icod和Itra以及Qv，一个测量窗口通常持续10到20秒。例如，在参考文献【13】和【14】之后本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评估数字视频信号的感知质量的方法，所述方法包括以下步骤：(1a)提取在解码之前捕捉的视频比特流的信息；(1b)为每个评估使用适合于各个损害因数IF的影响函数，来获得一个或多个损害因数的评估；(1c)使用在步骤(1b)中获得的所述评估，评估所述数字视频信号的所述感知质量；所述方法的特征在于，在步骤(1b)中使用的所述影响函数中的每个将从GOP/场景复杂度参数的集合计算的内容相关的参数q的集合作为输入，其中，能从数据包报头信息中得出GOP/场景复杂度参数并且能在加密的视频比特流的情况下使用GOP/场景复杂度参数；其中，至少从GOP/场景复杂度参数中获得所述内容相关的参数q的集合，表示每个场景的平均I帧尺寸，其中，优选地忽略第一场景的第一I帧；并且其中，为了评估所述损害因数中的至少一个，优选地评估由压缩失真造成的质量影响，使用取决于内容相关的参数q1的影响函数fIF，通过使场景sc乘以系数，从所述GOP/场景复杂度参数的加权平均数的倒数计算所述内容相关的参数q1。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.08.20 EP 12181015.41.一种评估数字视频信号的感知质量的方法，所述方法包括以下步骤：(1a)提取在解码之前捕捉的视频比特流的信息；(1b)为每个评估使用适合于各个损害因数IF的影响函数，来获得一个或多个损害因数的评估；(1c)使用在步骤(1b)中获得的所述评估，评估所述数字视频信号的所述感知质量；所述方法的特征在于，在步骤(1b)中使用的所述影响函数中的每个将从GOP/场景复杂度参数的集合计算的内容相关的参数q的集合作为输入，其中，能从数据包报头信息中得出GOP/场景复杂度参数并且能在加密的视频比特流的情况下使用GOP/场景复杂度参数；其中，至少从GOP/场景复杂度参数中获得所述内容相关的参数q的集合，表示每个场景的平均I帧尺寸；其中，为了评估所述损害因数中的至少一个，使用取决于内容相关的参数q1的影响函数fIF，通过使场景sc乘以系数，从所述GOP/场景复杂度参数的加权平均数的倒数计算所述内容相关的参数q1，并且其中，每个场景sc具有加权wsc×Nsc，Nsc是每个场景的GOP的数量，并且wsc是加权因子，其中，对于具有最低值的场景：wsc被设为大于1的值，并且对于所有其它场景：wsc被设为等于1。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述系数与每个视频帧的像素数量nx和视频帧速率fr成比例。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述内容相关的参数q1由以下公式表示：4.根据权利要求1所述的方法，其中，为每个图像组(GOP)或每个视频场景计算所述GOP/场景复杂度参数。5.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤(1b)中使用的所述影响函数中的每个进一步取决于：编码或网络技术特征。6.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤(1b)中使用的所述影响函数中的每个进一步取决于：与所述影响函数相关联的系数。7.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤(1b)中使用的所述影响函数中的每个进一步取决于：编码或网络技术特征；以及与所述影响函数相关联的系数。8.根据权利要求1所述的方法，其中，进一步从以下GOP/场景复杂度参数中的至少一个中获得所述内容相关的参数q的集合：表示每个GOP的平均P帧尺寸；表示每个GOP的平均参考B帧尺寸；表示每个GOP的平均非参考b帧尺寸；表示每个GOP的联合平均P、B以及b帧尺寸；表示为每个场景计算的I帧的比特率；表示为每个场景计算的P帧的比特率；表示为每个场景计算的B帧的比特率；表示为每个场景计算的b帧的比特率；表示为每个场景计算的P、B以及b帧的比特率。9.根据权利要求8所述的方法，其中，从以下GOP/场景复杂度参数中的至少一个中获得所述参数q的集合：10.根据权利要求1所述的方法，其中，取决于所述内容相关的参数q＝q1的影响函数fIF由以下公式表示：fIF(p,q,α)＝α1×exp(α2×p1)+α3×q1+α4，其中，p＝p1是描述每个像素的比特数的参数，并且其中，α＝(α1,α2,α3,α4)是与所述影响函数相关联的系数的集合。11.根据权利要求9所述的方法，其中，使用取决于所述内容相关的参数q＝(q1,q2)的集合的影响函数fIF，用于评估由传输失真造成的质量影响，通过取决于GOP/场景复杂度参数的参数βk,i的加权Rk,j总和，获得所述集合的每个分量qj，j∈{1,2}。12.根据权利要求11所述的方法，其中，根据以下公式，计算每个j∈{1,2}的所述加权总和：13.根据权利要求11所述的方法，其中，通过以下公式提供所述加权：TK是GOPk的损失持续时间，ti是在损失事件i的GOP中的位置，并且ri表示损失事件i的空间幅度。14.根据权利要求13所述的方法，其中，在每个帧具有一个片段的情况下，并且在每个帧具有多个片段的情况下，其中，np是在帧中的数据包的数量，nap是在击中帧中的受影响的传输流(TS)数据包的数量，nlp是在帧中的丢包的数量，nle是在帧中的损失事件的数量，并且nsl是在帧中的片段的数量。15.根据权利要求12所述的方法，其中，参数βk,1取决于GOP/场景复杂度参数SnoI/I。16.根据权利要求12所述的方法，其中，参数βk,2取决于GOP/场景复杂度参数Sb/P。17.根据权利要求12所述的方法，其中，参数βk,1取决于GOP/场景复杂度参数SnoI/...

【专利技术属性】
技术研发人员：玛丽内日·加西亚，亚历山大·拉克，萨瓦斯·阿伊罗普洛斯，伯恩哈德·费坦恩，彼得·利斯特，
申请(专利权)人：德国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE