CN102223565B - 一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法，其先根据待进行评估的流媒体中的MPEG TS包中PID＝0的节目关联表以及节目映射表得到相应视频的PID，然后在流媒体中提取具有相同视频PID且有连续的连续计数器字段的MPEG TS包进行分析，以得到所述视频的视频图像组结构，并分析在预设的采样时间段内所提取出的MPEG TS包的连续计数器字段中是否存在中断，如果存在中断，则根据所在中断的位置和所得到的视频图像组结构确定受到影响的帧的数目，再根据所确定的受到影响的帧的数目、及ITU-T RecommendationP.910的公式计算视频内容时间变化度与空间复杂度，进而计算出视频质量评分，由此实现实时视频质量评估。

Description

一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法

技术领域

本发明涉及一种流媒体视频质量评估方法，特别涉及一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法。

背景技术

以互联网络协议(IP)为代表的分组网络技术的迅速发展，使得分组网络具有高带宽、接入方便、费用低等优点，其提供的应用不简单地局限于网页浏览、电子邮件、搜索引擎等信息工具类应用，而是扩展到IPTV等流媒体服务。然而，流媒体视频业务具有高宽带、实时性要求高，对分组丢失、乱序、传输延迟、时延抖动等网络损伤非常敏感的特性；而且，作为分组网络核心协议的传统IP协议只有一种服务类型，即尽力而为(best effort)的服务模型，它不提供任何服务质量保证，只是尽网络的最大能力传送分组，分组丢失、传输延迟及时延抖动是不可避免的，这就意味了在分组网络中潜在着损伤流媒体服务中视频质量的可能性。网络服务提供商希望拥有在线性能监控工具能对网络视频服务中的视频质量进行实时监控。因此要实现分组网络中视频服务的良好发展与运营，就有必要建立有效的网络视频质量评估方法，在系统运营前分析数字视频采用哪种编/解码算法、格式及参数，又可在系统运行时对网络视频质量进行监控，真实反映用户享受到的视频质量体验，以便对突发情况及时做出决策。

目前网络视频质量评估方面比较常用的网络视频质量评价指标有MDI与基于MPQM模型的指标。MDI是被RFC采纳的提供一个判断流媒体传输质量的指标。它提供了两个参数：延迟因子(DF)与媒体丢包率(MLR)。其中，DF用于指示在某一检测点解码器需要多少缓存来避免由于网络抖动产生的封包丢失，MLR是指一秒内媒体封包丢失数量。MDI只是试图基于丢包与抖动情况这两个网络性能记录来反映网络视频质量，而不考虑网络视频流的视频内容，但是对数字视频压缩算法而言，属于不同帧类型的包的丢失对网络视频质量的影响效果是不同的，所以它对网络视频质量评估存在较大的偏差。而且MDI没有提供量化的评分来评估网络视频质量。MPQM模型基于人类视觉系统来评价网络视频质量，它采用了一个三维滤波器组来模拟HVS的多通道特性，但是由于引入了频率分解，需要对每个视频包的视频内容进行解析，因此算法复杂，运算量过大，计算时间长，而且通过MPQM模型得出的视频质量不能反映出网络视频质量的劣化是视频压缩造成的还是网络损伤而造成的，因此不利于网络服务提供商或运营商来评价网络视频质量。

因此，急需要为网络服务提供商或运营商提供一种评价网络视频质量的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法，以实现对实时传输的流媒体的视频质量的实时、精确评估。

为了达到上述目的及其他目的，本发明提供的基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法，包括步骤：1)根据待进行评估的流媒体中的MPEG TS包中节目识别号PID＝0的节目关联表以及节目映射表得到相应视频的PID；2)在所述流媒体中提取具有相同视频PID且有连续的连续计数器字段的MPEG TS包进行分析，以得到所述视频的视频图像组结构，并分析在预设的采样时间段内所提取出的MPEG TS包的连续计数器字段中是否存在中断；3)如果存在中断，则根据所在中断的位置和所得到的视频图像组结构确定受到影响的帧的数目；4)根据所确定的受到影响的帧的数目、及国际电信联盟远程通信标准化组建议标准P.910(ITU-TRecommendation P.910)的公式计算视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI；以及5)根据所计算出的视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI进一步计算出视频质量评分，以便获得待评估的流媒体的视频质量，其中，计算视频质量评分的方法为：

当0≤TI≤40且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.683\ln F_{\mathrm{ps}}+9.74/F_{\mathrm{ps}}-4.2552{\mathrm{\&lambda;}}_1& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.402F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当0≤TI≤40且125＜SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.307\ln F_{\mathrm{ps}}+0.268/F_{\mathrm{ps}}-2.{7\mathrm{\&lambda;}}_2& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.213F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40＜TI≤80且125＜SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=3.194\ln F_{\mathrm{ps}}+8.921/F_{\mathrm{ps}}-5.{955\mathrm{\&lambda;}}_3& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.194F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40＜TI≤80且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.573\ln F_{\mathrm{ps}}+6.65/F_{\mathrm{ps}}-4.01{\mathrm{\&lambda;}}_4& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.292F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.$

其中，F_ps为除去受影响的帧后每秒所播放的帧数，Q为视频质量评分，λ₁、λ₂、λ₃、及λ₄为修正系数，由评估人员根据画面的分辨率、清晰度以及源画面质量情况预先设定。

其中，λ₁的取值范围为：0.95≤λ₁≤1.06、λ₂的取值范围为：0.9≤λ₂≤1.08、λ₃的取值范围为：0.95≤λ₃≤1.03、λ₄的取值范围为：0.88≤λ₄≤1.01。

其中，如果中断处的MPEG TS包是I帧的包，则该帧以后的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响的帧；如果中断处的MPEG TS包是P帧的包，则该帧以及在它以后的属于它所在视频图象组的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响帧；如果中断处的MPEG TS包是B帧的包，仅把该帧视为受影响的帧。

综上所述，本发明的基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法通过在在采样时间内对MPEG TS包进行分析后，获得受影响的帧及序列时空特性，进而根据得到的分析内容，计算出视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI，进一步计算出视频质量评分，由此可进行流媒体视频质量评估，此方法实时性好，评分比较精确，特别适合于网络服务提供商或运营商对实时传输的流媒体进行视频质量评估。

附图说明

图1为本发明的基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法的流程图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明的基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法至少包括以下步骤：

第一步：根据待进行评估的流媒体中的MPEG TS包中节目识别号PID＝0的节目关联表PAT以及节目映射表PMT得到相应视频的节目识别号，即PID，此技术已为本领域技术人员所知悉，故在此不再举例说明。

第二步：在所述流媒体中提取具有相同视频PID且有连续的连续计数器字段的MPEG TS包进行分析，以得到所述视频的视频图像组结构，并分析在预设的采样时间段内所提取出的MPEG TS包的连续计数器字段中是否存在中断。通常预设的采样时间段内可设为1秒。例如，对于一标清视频的视频源，经分析得到其流媒体的视频图像组(GOP)结构为I1B2B3P4B5B6P7B8B9P10B11B12，且得到其在一个GOP的P7帧出现中断，另一个GOP的B2帧出现中断。

第三步：如果存在中断，则根据所在中断的位置和所得到的视频图像组结构确定受到影响的帧的数目。通常，如果中断处的MPEG TS包是I帧的包，则该帧以后的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响的帧；如果中断处的MPEG TS包是P帧的包，则该帧以及在它以后的属于它所在视频图象组的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响帧；如果中断处的MPEG TS包是B帧的包，仅把该帧视为受影响的帧。在本实施例中，由于一个GOP的P7帧出现中断，另一个GOP的B2帧出现中断，因此可得到受影响帧数为7，在目前国内标准中正常播放采用25帧/秒，因此，在采样周期内(即1秒)实际播放帧数为18，即实际播放帧率为18帧/秒。

第四步：根据所确定的受到影响的帧的数目、及ITU-T Recommendation P.910的公式计算视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI，本实施例中，根据ITU-T Recommendation P.910的公式计算出TI＝57，SI＝71。

第五步：根据所计算出的视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI进一步计算出视频质量评分，以便获得待评估的流媒体的视频质量，其中，计算视频质量评分的方法为：

当0≤TI≤40且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.683\ln F_{\mathrm{ps}}+9.74/F_{\mathrm{ps}}-4.2552{\mathrm{\&lambda;}}_1& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.402F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当0≤TI≤40且125＜SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.307\ln F_{\mathrm{ps}}+0.268/F_{\mathrm{ps}}-2.{7\mathrm{\&lambda;}}_2& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.213F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40＜TI≤80且125＜SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=3.194\ln F_{\mathrm{ps}}+8.921/F_{\mathrm{ps}}-5.{955\mathrm{\&lambda;}}_3& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.194F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40＜TI≤80且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.573\ln F_{\mathrm{ps}}+6.65/F_{\mathrm{ps}}-4.01{\mathrm{\&lambda;}}_4& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.292F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.$

其中，F_ps为除去受影响的帧后每秒所播放的帧数，Q为视频质量评分，λ₁、λ₂、λ₃、及λ₄为修正系数，由评估人员根据画面的分辨率、清晰度以及源画面质量情况预先设定，通常，λ₁的取值范围为：0.95≤λ₁≤1.06、λ₂的取值范围为：0.9≤λ₂≤1.08、λ₃的取值范围为：0.95≤λ₃≤1.03、λ₄的取值范围为：0.88≤λ₄≤1.01。在本实施例中，评估人员设定修正系数λ₄＝1，根据上述公式可计算出视频质量评分为3.8。评估人员根据所计算出的视频质量评分按照表1的五级的视频质量评分标准即可知道待评估的流媒体的播放质量。

表1：

视频质量评分	妨碍尺度	质量尺度
			54321	丝毫看不出图像质量变坏可看出图像质量变化但不妨碍观看明显地看出图像质量变坏图像质量对观看有妨碍图像质量对观看有严重妨碍	很好好一般差很差

综上所述，本发明的基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法通过流媒体传输过程中视频流的网络损伤情况，并基于该视频流的视频内容特征，利用可量化的评价指标评估视频质量受网络损伤的影响程度，以评估网络视频质量。利用本发明的方法进行网络视频质量评估，主要考虑了网络损伤对视频质量的影响，由评价结果可知网络损伤对视频质量的劣化程度，因此特别适合于网络服务提供商或运营商对网络视频传输情况进行评估。同时，在评估过程中，无需参考原始视频，实时性较好。而且，利用本发明的方法进行网络视频质量进行评估，由于考虑了不同类型帧的包丢失对视频质量的不同影响、视频内容特征(时间变化度与空间复杂度)，确定是否存在丢包情况是通过解析到MPEG TS包的头字段进行分析的，所以进行视频质量评估的精确性较高。

总之，利用本发明的方法进行流媒体视频质量评估，实时性好，评分比较精确，特别适合于网络服务提供商或运营商对实时传输的流媒体进行视频质量评估

上述实施例仅列示性说明本发明的原理及功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此项技术的人员均可在不违背本发明的精神及范围下，对上述实施例进行修改。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (1)

1.一种基于视频内容特征的流媒体视频质量评估方法，其特征在于包括步骤：

1)根据待进行评估的流媒体中的MPEG TS包中节目识别号PID=0的节目关联表以及节目映射表得到相应视频的PID；

2)在所述流媒体中提取具有相同视频PID且有连续的连续计数器字段的MPEG TS包进行分析，以得到所述视频的视频图像组结构，并分析在预设的采样时间段内所提取出的MPEG TS包的连续计数器字段中是否存在中断；

3)如果存在中断，则根据所在中断的位置和所得到的视频图像组结构确定受到影响的帧的数目；

4)根据所确定的受到影响的帧的数目、及国际电信联盟远程通信标准化组建议标准P.910的公式计算视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI；

5)根据所计算出的视频内容时间变化度TI与空间复杂度SI进一步计算出视频质量评分，以便获得待评估的流媒体的视频质量，其中，计算视频质量评分的方法为：

当0≤TI≤40且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.683\ln F_{\mathrm{ps}}+9.74/F_{\mathrm{ps}}-4.2552{\mathrm{\&lambda;}}_1& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.402F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当0≤TI≤40且125≤SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.307\ln F_{\mathrm{ps}}+0.268/F_{\mathrm{ps}}-2.7{\mathrm{\&lambda;}}_2& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.213F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40≤TI≤80且125≤SI≤250时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=3.194\ln F_{\mathrm{ps}}+8.921/F_{\mathrm{ps}}-5.955{\mathrm{\&lambda;}}_3& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.194F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.;$

当40≤TI≤80且0≤SI≤125时，

$\left\{\begin{array}{cc}Q=2.573\ln F_{\mathrm{ps}}+6.65/F_{\mathrm{ps}}-4.01{\mathrm{\&lambda;}}_4& 5\&le;F_{\mathrm{ps}}\&le;25\\ Q=0.292F_{\mathrm{ps}}& 0\&le;F_{\mathrm{ps}}<5\end{array}\right.$

其中，F_ps为除去受影响的帧后每秒所播放的帧数，Q为视频质量评分，λ₁、λ₂、λ₃、及λ₄为修正系数，由评估人员根据画面的分辨率、清晰度以及源画面质量情况预先设定；

如果中断处的MPEG TS包是I帧的包，则该帧以后的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响的帧；如果中断处的MPEG TS包是P帧的包，则该帧以及在它以后的属于它所在视频图象组的帧到下一个I帧开始之间的帧都被视为受影响帧；如果中断处的MPEG TS包是B帧的包，仅把该帧视为受影响的帧；其中，λ₁的取值范围为：0.95≤λ₁≤1.06、λ₂的取值范围为：0.9≤λ₂≤1.08、λ₃的取值范围为：0.95≤λ₃≤1.03、λ₄的取值范围为：0.88≤λ₄≤1.01。

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