【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种流畅度测量平台，尤其为一种云视频流畅度测量平台。
技术介绍
1、串流编码是实现云游戏的关键方式，通过数据中心将游戏渲染场景转换成视频流，再通过传输网络推送到用户终端显示，在这个过程中，如果编码算法的复杂度过高或者编码参数的选择不当，都会导致串流延迟的发生，在串流编码过程中，如果信号处理时间超过预期时间，导致信号无法及时传输到接收端，将会导致用户体验下降，用户期望能够实时地接收和观看串流内容，如果存在延迟，用户会感到内容不流畅，甚至出现卡顿现象，严重影响观看体验，其次串流延迟还会增加服务器的负载，由于信号无法及时传输到接收端，服务器需要等待更长的时间才能完成编码和传输任务，这将增加服务器的负载和网络带宽的消耗，随着数字图像处理和通信技术的广泛应用，图像质量评估成为了一个重要的研究领域，在过去的几十年里，由于质量评估在许多领域有其广泛的实用性，比如图像压缩、视频编解码、视频监控等，并且对高效、可靠质量评估的需求日益增加，所以质量评估成为一个感兴趣的研究领域，对于主观评估方法来说，虽然能够获得较为准确的图像质量评价结果，但是需要消耗大量的人力和时间，评估效率低下且评估数据无法直观展示。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种云视频流畅度测量方法及测量平台，以解决相关技术中提出的主观评估方法虽然能够获得较为准确的图像质量评价结果，但是需要消耗大量的人力和时间，评估效率低下且评估数据无法直观展示的问题。
2、为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面
3、通过高速相机拍摄服务端和客户端界面的数据采集模块进行数据采集；
4、通过数据评估模块对数据采集模块获取的图像进行质量评估；
5、通过数据输出模块对数据评估模块的图像质量评估结果进行输出。
6、进一步地，所述数据采集模块通过使用高速相机对服务端和客户端点击操作过程进行拍摄获取图像数据。
7、进一步地，所述数据评估模块基于数据采集模块获取的图像数据分别进行延迟测量、帧率测量、卡顿率测量和内部指标测量。
8、进一步地，所述延迟测量基于均方误差反映估计量与被估计量之间差异程度，均方误差算法公式具体如下：
9、
10、其中，mse表示均方误差，值越小图像质量越好，n表示样本数量，f[i]表示第i个样本的真实值，r[i]表示第i个样本的估计值，(f[i]-r[i])2表示每个样本的误差平方，即真实值与估计值的差的平方，表示样本权重的倒数。
11、进一步地，所述帧率测量计算公式为：帧率＝帧数/时间，通过使用不同的编码工具处理相同的输入图像，从而得到不同的图像质量分数，从而确定哪种编码工具更有编码优势，从而对图像质量进行评价。
12、进一步地，所述卡顿率测量的具体算法如下：
13、对于第n帧和第n+1帧，遍历每个像素点(x，y)，计算第n帧和第n+1帧在该像素点上的像素值差异，即：
14、|fn(x，y)-fn+1(x，y)|
15、其中fn(x，y)表示第n帧在(x，y)位置的像素值，fn+1(x，y)表示第n+1帧在(x，y)位置的像素值。
16、进一步地，所述内部指标测量基于如下处理算法进行处理：
17、通过峰值信噪比对原始图像和重建图像进行比较，评估信号的最大可能功率和影响其精度的背景噪声功率的比值，峰值信噪比算法公式具体如下：
18、
19、其中峰值信噪比比值越高，重建图像的质量越好，与原始图像的相似度越高。
20、进一步地，所述内部指标测量通过ssim分别从亮度、对比度和结构三个方面度量图像相似性，所述ssim具体包括如下：
21、ssim(x，y)＝l(x，y)*c(x，y)*s(x，y)
22、其中，l(x，y)表示亮度，c(x，y)表示对比度，s(x，y)表示结构，l(x，y)具体算法公式如下：
23、
24、c(x，y)具体算法公式如下：
25、
26、s(x，y)具体算法公式如下：
27、
28、其中表示图像均值，表示图像自相关系数，表示图像互相关系数，c1、c2、c3为常数。
29、进一步地，所述数据输出模块将有数据采集模块获取的图像数据经数据评估模块评估后，将图像质量评估结果输出至人机交互界面进行展示。
30、云视频流畅度测量平台，利用上述任意一项所述的云视频流畅度测量方法进行测量，该测量平台由数据采集模块、数据评估模块以及数据输出模块构成。
31、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
32、该云视频流畅度测量平台中，通过使用高速相机或录屏软件对客户端与服务端进行操作图像采集，并通过设置数据评估模块，利用均方差对采集的图像数据进行延迟测量，通过使用不同编码器处理相同图像数据，进一步确定最具优势的编码器，利用蜂值信噪比以及图像的亮度、对比度和结构，再进一步对图像质量进行评估，使图像的质量评估更加快速、准确、客观，降低了主观意识对评估结果的影响，并将评估结构投至人机交互界面，从而使用户更加直观了解图像质量。
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1.一种云视频流畅度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述数据采集模块(100)通过使用高速相机对服务端和客户端点击操作过程进行拍摄获取图像数据。
3.根据权利要求1所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述数据评估模块(200)基于数据采集模块(100)获取的图像数据分别进行延迟测量、帧率测量、卡顿率测量和内部指标测量。
4.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述延迟测量基于均方误差反映估计量与被估计量之间差异程度，均方误差算法公式具体如下：
5.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述帧率测量计算公式为：帧率＝帧数/时间，通过使用不同的编码工具处理相同的输入图像，得到不同的图像质量分数，确定哪种编码工具更有编码优势，对图像质量进行评价。
6.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述卡顿率测量的具体算法如下：
7.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述内部指标测量基于如
8.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述内部指标测量通过SSIM分别从亮度、对比度和结构三个方面度量图像相似性，所述SSIM具体包括如下：
9.根据权利要求1所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述数据输出模块(300)将有数据采集模块(100)获取的图像数据经数据评估模块(200)评估后，将图像质量评估结果输出至人机交互界面进行展示。
10.云视频流畅度测量平台，利用权利要求1到10中任意一项所述的云视频流畅度测量方法进行测量，其特征在于，该测量平台由数据采集模块(100)、数据评估模块(200)以及数据输出模块(300)构成。
...【技术特征摘要】
1.一种云视频流畅度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述数据采集模块(100)通过使用高速相机对服务端和客户端点击操作过程进行拍摄获取图像数据。
3.根据权利要求1所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述数据评估模块(200)基于数据采集模块(100)获取的图像数据分别进行延迟测量、帧率测量、卡顿率测量和内部指标测量。
4.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述延迟测量基于均方误差反映估计量与被估计量之间差异程度，均方误差算法公式具体如下：
5.根据权利要求3所述的云视频流畅度测量方法，其特征在于，所述帧率测量计算公式为：帧率＝帧数/时间，通过使用不同的编码工具处理相同的输入图像，得到不同的图像质量分数，确定哪种编码工具更有编码优势，对图像质量进行评价。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：陶艳，王曜，
申请(专利权)人：深圳云天畅想信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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