一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，以下步骤：1)利用Gabor滤波器进行视频分割；2)利用图像平滑来测量视频中两帧之间的差异，以获取视频中两个相邻帧之间的相关性，得图像的运动平滑度Q_M；3)将视频失真分为两类，其中，第一类为：当网络传输状况良好时，视频失真表现在压缩编码；第二类为：当网络传输状况不佳时，影响视频质量的原因为丢包抖动造成的图像失真，分别计算两类视频失真下的视频质量，得最终的视频质量Q

【技术实现步骤摘要】
一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法
本专利技术涉及一种智能视频传输监控方法，具体涉及一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法。
技术介绍
随着通信技术的发展，多媒体视频系统已经广泛应用于互联网应用，如视频会议、视频对话、在线教学等。与传统的单向视频服务相比，现代视频服务可以提供双向交流和互动。然而，在压缩、传输或解压缩期间，视频质量容易受到影响。一旦视频被破坏，视频服务的质量将急剧下降。例如，由于传输速率的影响，视频延迟会严重影响视频通信的质量，从而导致用户体验不佳。因此，构建有效的视频质量监控方法在视频服务中起着重要的作用。一般来说，影响视频传输质量的因素有多种，如机器异常抖动、网络拥塞、网络带宽变化等。这些因素会导致抖动、条纹、马赛克，从而影响服务质量。网络应用中视频质量受损的主要原因是当前网络质量有限。有限的传输网络带宽决定了视频必须进行大比例压缩，导致视频压缩受损。不稳定和不可靠的网络传输不可避免地会导致视频流在传输过程中出现误码，导致传输质量受损。图像质量评估(IQA)已被广泛用于评估测试图像与参考图像的质量。典本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)利用Gabor滤波器进行视频分割；/n2)利用图像平滑来测量视频中两帧之间的差异，以获取视频中两个相邻帧之间的相关性，得图像的运动平滑度Q

【技术特征摘要】
1.一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)利用Gabor滤波器进行视频分割；
2)利用图像平滑来测量视频中两帧之间的差异，以获取视频中两个相邻帧之间的相关性，得图像的运动平滑度QM；
3)将视频失真分为两类，其中，第一类为：当网络传输状况良好时，视频失真表现在压缩编码；第二类为：当网络传输状况不佳时，影响视频质量的原因为丢包抖动造成的图像失真，分别计算两类视频失真下的视频质量，得最终的视频质量为Qvideo为：



其中，E表示视频失真，QM表示视频的平滑质量。


2.根据权利要求1所述的基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，其特征在于，步骤2)的具体操作为：
利用两幅图像之间的绝对误差来描述一幅图像的运动程度，其中，Lk，c(m，n)表示第c个帧中第k个通道的亮度，Dk，c(i，j)表示两帧之间的差异，则有



第k个帧的宏块(i，j)的运动程度AM，k为：



则运动平滑度QM为：



其中，N表示经验常数。


3.根据权利要求1所述的基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，其特征在于，当网络处于良好状态时，客户端接收的视频质量与服务器发送的视频质量相同，即视频质量的失真来自视频压缩编码；
压缩算法质量比QE为：
QE＝fMPQM(BitRate，CodeType)
则网络处于良好状态时的视频质量Q1为：
Q1＝WE×QE+WM×QM
其中，WE及W...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯瑞，胡阳，赵云灏，李建彬，任国文，任羽圻，方苏婉，袁梦，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京;11