本发明专利技术公开了一种面向应用共享服务的网络会议视觉质量自动化评估方法，该方法通过分析采集到的多媒体网络会议时产生的图像流数据和相关时间信息数据，能够自动化的预测多媒体会议的质量和效果。该方法首先对图片流进行预处理，然后在空间维度上分别计算图像间的基于健壮主成分分析的峰值信噪比和图像由于JPG压缩产生的块效应，同时通过计算源端图像流和接收端图像流的时间序列信息两者之间的差异得到时间维度上的视觉质量评价值。最后综合在各个特征计算出的质量损失，计算出最后一次网络会议的总体质量评价。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，该方法通过分析采集到的多媒体网络会议时产生的图像流数据和相关时间信息数据，能够自动化的预测多媒体会议的质量和效果。该方法首先对图片流进行预处理，然后在空间维度上分别计算图像间的基于健壮主成分分析的峰值信噪比和图像由于JPG压缩产生的块效应，同时通过计算源端图像流和接收端图像流的时间序列信息两者之间的差异得到时间维度上的视觉质量评价值。最后综合在各个特征计算出的质量损失，计算出最后一次网络会议的总体质量评价。【专利说明】
本专利技术涉及多媒体图像视觉质量评估领域，尤其涉及一种针对。
技术介绍
在互联网时代，图像和视频无处不在，但是图像和视频会在压缩、处理、传输等各个阶段产生各种各样的损失，这些损失都会影响到人们在视觉上的感受。如何正确和有效的评估这些损失成为了一个重要的问题。一般的，由于人图像和视频的最终接受者，让人主观的去评价是一种最常见的方法，但是人往往会受到所处的环境、当时的心情等因素的影响，造成结果往往并不是很正确，而且这种方法也很费时费力。因此，很多的研究者提出了各种对图像和视频的质量评估方法，这些方法从各个角度提出了不同的解决方案。客观的自动化视觉质量评估方法在很多方面起到了重要作用，第一、它可以在图像或者视频监控系统中监视质量变化请客；第二、它可以作为一个图像和视频处理系统和算法中的标准；第三、它可以帮助优化图像和视频处理系统以及算法。现在大多数的视觉质量评估方法大多都是针对与静态图片和视频的。针对静态图片的质量评估方法中，最简单方法是传统的均方差和峰值信噪比等，这些方法都是基于图像的像素，都很简单，易于理解，也有一定的效果，但是在很多情况下，这些方法不能很好的反应出图像间的质量。也有很多方法基于人体视觉系统的一些行为和特征提出了对图像质量的评估方法，这些方法取得了一定的效果，但是也存在这一些问题，同时计算都较为复杂。也有人提出了一种基于图像结构相似性的方法，取得了不错的效果。对于视频的质量评估，由于视频相对于静态图像，增加了一个时间维度，因此需要考虑如何衡量在时间维度上的特征，现有很多方法都采样了运动估计的方法。现在还没有一种针对面向应用共享服务的网络会议的视觉质量评估方法。面向应用共享服务的网络会议与视频有这很大的区别，因此针对视频的视觉质量评估方法不太适用于这个场景。面向共享应用服务的网络会议一般的方式是一台计算机或者终端将其桌面共享给与会者，其使用的是ITU T.128协议——多点应用共享协。一般的网络会议主要会共享一些文档，然后通过文档讲解交流，文档主要有PPT、W0RD、PDF等种类。开会时，对于共享桌面的计算机作为发送端，它会将其桌面变化以图片流的形式发送给接受端。面向共享应用服务的网络会议具有以下特性:(a)只有发送端的桌面产生变化时，会议应用才会将新的桌面图片发送给接受者；(b)为了减少网络传输的数据，它只将变化的区域形成一个较小的图片发送给接收端，让接收端使用该图片覆盖当前桌面的指定区域；(c)网络会议的连接是TCP连接，数据传输过程中没有包的丢失，也就是图片数据不会在传输过程中受损；(d)会议中产生的图片大多数都只有文字和印刷体，与自然图像有所区别。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种，该方法能够自动化地计算出网络会议的视觉质量，解决了人工主观评价会议质量中的各种问题，并且提高了准确率和评价的效率，节省了成本，也能够帮助这类网络会议应用及时的得到每次会议情况的反馈，有利于快速的发现问题、解决问题。本专利技术是通过以下技术方案来实现的:—一种面向应用共享的网络会议视觉质量自动化评估方法的数据流程图，其特征在于，该方法包含了以下步骤:(I)获得各种不同网络条件下网络会议中产生的图片流数据和这些图片流对应的时间信息以及图像变化信息:图片流数据包含发送端的源图像流S和接受端的图像流P，时间信息包括发送端的时间序列T和接收端的时间序列T’ ；图像变化信息的格式为(left, top, width, height),表示变化区域的坐标和长高。(2)对图片流进行预处理:对图片流进行颜色空间的转换，将图像从RGB转化为YUV颜色空间，转换后源图像S变为S’，接受端图像P变为P’。(3)通过记录的图片序列的时间点计算出每一幅图片持续的时间。(4)计算图片流中每两幅对应图像之间的基于健壮主成分分析的峰值信噪比。(5)计算图片流中图像由于JPG压缩产生的块效应。(6)根据源端图像流和接收端图像流的时间序列信息两者之间的差异，得到时间维度上视觉质量评价值。(7)综合在各个特征计算出的质量损失，计算出最后一次网络会议的总体质量评价。本专利技术的有益效果是，现在还没有对面向应用共享的网络会议视觉质量自动化评估方法，本专利技术根据现有的图片和视频的视觉质量评估方法，结合面向应用共享服务的网络会议的独有特性，实现了一种能够自动化评估其视觉质量的方法。本专利技术分析和处理的数据主要来自于网络会议中产生的图片流数据、相对应的时间信息以及图片变化信息数据。本专利技术不需要人的参与，避免了人的主观评价的不确定性和不准确性，从而做到评估的结果更准确。另外自动化的评估在评价效率上也大大提高，减少了这方面所花的时间和成本；同时也可以及时反馈这类网络会议应用中可能出现的问题，帮助工作人员解决问题，提高用户的满意度。【专利附图】【附图说明】图1是本专利技术的流程图；图2是基于健壮主成分分析的效果图；图3是基于健壮主成分分析的实验结果和对比图；图4是图像流时间序列不意图；图5是时间序列特征实验结果图；图6是本专利技术对样本评价结果图。【具体实施方式】本专利技术通过获取面向应用共享的网络会议中产生的图片流数据和相关时间信息已经图片变化信息，应用视觉质量评估中的各种方法，计算出各个与质量相关的特征情况，最后综合得出一个对网络会议视觉质量的评估值。本专利技术可以应用于实际的产品中，也可以在产品的开发和测试阶段提供更加可靠的质量保证。本专利技术可以自动化的评估网络会议视觉质量，提高了评估的准确性，也可以及时反应出可能存在的问题，帮助工作人员及时修复问题。本专利技术的具体工作过程是:1、获得各种不同网络条件下网络会议中产生的图片流数据和这些图片流对应的时间信息以及图像变化信息。2、对图片流进行预处理。3、通过记录的图片序列的时间点计算出每一幅图片持续的时间。4、计算图片流中每两幅对应图像之间的基于健壮主成分分析的峰值信噪比。5、计算图片流中图像由于JPG压缩产生的块效应。6、根据源端图像流和接收端图像流的时间序列信息两者之间的差异，得到时间维度上视觉质量评价值。7、综合在各个特征计算出的质量损失，计算出最后一次网络会议的总体质量评价。本专利技术的有益效果是，现在还没有对面向应用共享的网络会议视觉质量自动化评估方法，本专利技术根据现有的图片和视频的视觉质量评估方法，结合面向应用共享服务的网络会议的独有特性，实现了一种能够自动化评估其视觉质量的方法。本专利技术分析和处理的数据主要来自于网络会议中产生的图片流数据、相对应的时间信息以及图片变化信息数据。本专利技术不需要人的参与，避免了人的主观评价的不确定性和不准确性，从而做到评估的结果更准确。另外自动化的评估在评价效率上也大大提高，减少了这方面所花的时间和成本；同时也可以及本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种面向应用共享的网络会议视觉质量自动化评估方法的数据流程图，其特征在于，该方法包含了以下步骤：（1）获得各种不同网络条件下网络会议中产生的图片流数据和这些图片流对应的时间信息以及图像变化信息：图片流数据包含发送端的源图像流S和接受端的图像流P，时间信息包括发送端的时间序列T和接收端的时间序列T’；图像变化信息的格式为(left,top,width,height),表示变化区域的坐标和长高。（2）对图片流进行预处理：对图片流进行颜色空间的转换，将图像从RGB转化为YUV颜色空间，转换后源图像S变为S’，接受端图像P变为P’。（3）通过记录的图片序列的时间点计算出每一幅图片持续的时间。（4）计算图片流中每两幅对应图像之间的基于健壮主成分分析的峰值信噪比。（5）计算图片流中图像由于JPG压缩产生的块效应。（6）根据源端图像流和接收端图像流的时间序列信息两者之间的差异，得到时间维度上视觉质量评价值。（7）综合在各个特征计算出的质量损失，计算出最后一次网络会议的总体质量评价。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨小虎，蔡亮，王新宇，鲍凌峰，
申请(专利权)人：杭州云本科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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