CN104780369A - 一种获得视频编码压缩质量的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种获得视频编码压缩质量的方法及装置。该方法可以包括：获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。本发明实施例只需要获得视频流的视频帧信息，码率，帧率和视频内容复杂度即可获得视频编码压缩质量，该视频编码压缩质量可供后续的视频质量评估中使用，该过程大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

Description

一种获得视频编码压缩质量的方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种获得视频编码压缩质量的方法及装置。

背景技术

随着网络技术的发展，影视点播、网络电视、可视电话等已成为宽带网络的主要业务，并且这些业务也将成为第三代(3G，the 3rd Generation)无线网络的主要业务。在网络视频迅速发展的背景下，如何对网络视频的质量进行便捷、有效的评估，便成为网络视频应用中一个迫切需要解决的重要问题。

现有技术中网络视频质量评估方法包括全参考视频质量评估方法，该方法采用计算峰值信噪比(PSNR，Peak Signal to Noise Ratio)的方式评估视频质量，其方法流程大致包括：获取原始参考视频以及终端视频；对原始参考视频以及终端视频进行对比计算PSNR；根据PSNR的具体数值确定视频质量。

然而，该方法需要获取完整的原始参考视频以及终端视频，将视频流进行完全深层的解析，评估复杂度太高，使得视频质量评估不能实时进行。

发明内容

本发明实施例中提供了一种获得视频编码压缩质量的方法及装置，能够降低评估的复杂度，可以使视频质量评估实时进行，以解决现有技术中的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

一方面，本发明实施例提供了一种获得视频编码压缩质量的方法，包括：

获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；

根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；

根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

进一步，所述获取视频流信息包括：

获取所述的视频帧类型、视频帧大小和帧率；以及

根据所述视频流总数据量与所述预定时间段的比值确定码率。

进一步，所述视频流总数据量为接收到的视频流数据量与丢失的视频流数据量之和。

进一步，当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均I帧大小；

根据所述码率与所述平均I帧的大小的比值确定所述时间复杂度；

当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均P帧大小；

根据所述码率与所述平均P帧的大小的比值确定所述空间复杂度。

进一步，所述时间复杂度具体为：

$\mathrm{TCC}=\mathrm{Min}(\sqrt{\left(\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{ABI}}\right)/a_0},1)$

其中，TCC为时间复杂度，BR为码率，ABI为平均I帧大小，a0为常数。

进一步，所述视频流信息还包括视频帧量化参数；

当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；

根据所述P帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第一参量，计算所述时间复杂度；

当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；

根据所述I帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第二参量，计算所述空间复杂度。

进一步，在所述根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量之前，还包括：

根据所述码率及所述帧率计算修正的码率；

所述根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量，包括：

根据所述修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

进一步，所述根据所述码率及所述帧率计算修正的码率，包括：

确定获取的所述帧率与参考帧率之间的较小值；

根据所述码率与所述较小值的比值确定所述修正的码率。

进一步，所述修正的码率具体为：

$\mathrm{MBR}=\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{Min}(\mathrm{fps},30)}\·30$

其中，MBR为修正的码率，BR为码率，fps为帧率，30为参考帧率。

进一步，所述根据所述修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量，包括：

根据所述修正的码率,所述视频内容复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真；

根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量。

进一步，当所述视频内容复杂度只包含时间复杂度时，所述视频编码压缩失真具体为：

$V{D}_c=\frac{\mathrm{MO}{S}_{\max }-\mathrm{MO}{S}_{\min }}{1+{\left(\frac{\mathrm{MBR}}{a_1\·\mathrm{TCC}+a_2}\right)}^{(a_3\·\mathrm{TCC}+a_4)}}$

其中，VDc为视频编码压缩失真，MOS为视频质量评价参数，MOSmax为视频质量评价参数的最大值，MOSmin为视频质量评价参数的最小值，MBR为修正的码率，TCC为时间复杂度，a1，a2，a3，a4为常数。

进一步，所述根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量，包括：

当所述帧率大于等于24时，将所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值作为所述视频编码压缩质量；

当所述帧率小于等于24时，基于所述视频内容复杂度及所述帧率修正所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为所述视频编码压缩质量。

进一步，所述视频编码压缩质量具体为：

$\mathrm{VMO}{S}_c=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{MO}{S}_{\max }-V{D}_c& ,\mathrm{fps}\&GreaterEqual;24\\ (\mathrm{MO}{S}_{\max }-V{D}_c)\&CenterDot;(1+a_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}-b_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}\&CenterDot;\log \left(\frac{1000}{\mathrm{fps}}\right))& ,\mathrm{fps}<24\end{array}\right.$

另一方面，本发明实施例还提供一种获得视频编码压缩质量的装置，包括：

信息获取单元，用于获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；

复杂度计算单元，用于根据所述信息获取单元获取的视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；

质量评估单元，用于根据所述信息获取单元获取的码率、所述帧率和所述复杂度计算单元获得的视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

进一步，所述信息获取单元包括：

码率获取子单元，用于获取预定时间段内的视频流总数据量；并根据所述视频流总数据量与所述预定时间段的比值确定码率。

进一步，所述复杂度计算单元包括：

第一时间子单元，用于当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均I帧大小；并根据所述码率与所述平均I帧的大小的比值确定所述时间复杂度；

第一空间子单元，用于当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均P帧大小；并根据所述码率与所述平均P帧的大小的比值确定所述空间复杂度。

进一步，所述复杂度计算单元包括：

第二时间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；并根据所述P帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第一参量，计算所述时间复杂度；

第二空间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；并根据所述I帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第二参量，计算所述空间复杂度。

进一步，还包括：

码率修正单元，用于在所述质量评估单元根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度确定视频编码压缩质量之前，根据所述码率及所述帧率计算修正的码率；

所述质量评估单元，具体用于根据所述码率修正单元获取的修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

进一步，所述码率修正单元包括：

比较子单元，用于确定所述信息获取单元获取的所述帧率与参考帧率之间的较小值；

计算子单元，用于根据所述码率与所述较小值的比值确定所述修正的码率。

进一步，所述质量评估单元包括：

失真计算子单元，用于根据所述码率修正单元获得的修正的码率,所述视频内容复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真；

评估子单元，用于根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量。

进一步，所述评估子单元，具体用于当所述帧率大于等于24时，将所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值作为所述视频编码压缩质量；当所述帧率小于等于24时，基于所述视频内容复杂度修正所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为所述视频编码压缩质量。

另一方面，本发明实施例还提供一种终端，包括第一收发装置及第一处理器，

所述第一收发装置，用于接收视频流；

所述第一处理器，用于在所述第一收发装置接收到的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

另一方面，本发明实施例还提供一种终端，包括第二收发装置及第二处理器，

所述第二收发装置，用于发送视频流；

所述第二处理器，用于在所述第二收发装置发送的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

另一方面，本发明实施例还提供一种服务器，位于网络侧，所述服务器包括第三收发装置及第三处理器，

所述第三收发装置，用于将视频流从发送端传输至接收端；

所述第三处理器，用于在所述第三收发装置传输的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

本发明实施例只需要获得视频流的视频帧信息，码率，帧率和视频内容复杂度即可获得视频编码压缩质量，以可在后续的视频质量评估中使用，该过程既不需要获得整个原始参考视频以及终端视频，也不需要深层解析视频码流的具体MV或残差值，大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第一实施例流程图；

图2为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第二实施例流程图；

图3为图2所示实施例中获得修正码率的方法流程图；

图4为图2所示实施例中获得时间复杂度的方法流程图；

图5为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第三实施例流程图；

图6为图5所示实施例中获得空间复杂度的方法流程图；

图7为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第四实施例流程图；

图8为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第五实施例流程图；

图9为本发明一种获得视频编码压缩质量的装置的第一实施例框图；

图10为本发明一种获得视频编码压缩质量的装置的第二实施例框图；

图11为本发明一种终端的第一实施例框图；

图12为本发明一种终端的第二实施例框图；

图13为本发明一种服务器的实施例框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。

参见图1，为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第一实施例流程图。

本发明实施例方法可以应用于发送视频流的发送端，也可以应用于传输视频流的网络侧，还可以应用于接收视频流的接收端，该方法可以包括：

步骤101，获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率。

在本发明实施例中，首先获得视频流信息，该信息可以包括视频帧类型及大小、帧率和码率，当然也还可以包括其他信息，例如视频帧量化参数等。

其中，视频帧类型具体可以通过该视频流中视频帧的大小来确定其中的I帧(其中，I帧指的是视频的帧内编码帧)和P帧(其中，P帧指的是视频的帧间编码帧)，也可以由现有的帧类型检测方法，或者通过解析码流等来得到帧类型。其中，所述视频流中视频帧的大小可以是字节(byte)、比特(bit)、千比特(Kbit),当码率的单位为千比特每秒(Kbps)时，所述视频帧大小的单位为千比特(Kbit).

帧率可以是预先设定的，或者通过网络传输得到；还可以根据RTP时间戳推导得到，RTP时间戳是用时钟频率计算而来表示时间的，帧率＝时钟频率/显示顺序上相邻两帧之间RTP timestamp的增量，通常，视频的时钟频率为90000。码率即每秒的视频数据量，具体计算请参见后续实施例的描述。

步骤102，根据视频流信息计算视频内容复杂度，该视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度。

在本发明方法实施例中，该视频内容复杂度可以仅包括时间复杂度或空间复杂度，也可同时包含两种复杂度，在计算时间复杂度时，具体可以根据视频帧中的I帧大小以及上步骤获得的码率确定，也可以当视频流信息中还包括视频帧量化参数信息时，根据该量化参数对应的P帧的每个像素对应的比特数确定；在计算空间复杂度时，具体可以根据视频帧中的P帧大小以及上步骤获得的码率确定，也可以当视频流信息中还包括视频帧量化参数信息时，根据该量化参数对应的I帧的每个像素对应的比特数确定。具体请参照后续实施例的描述。

步骤103，根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

在获得码率、帧率以及视频内容复杂度后，可以直接根据三者来确定视频编码压缩质量；也可以首先根据码率和视频内容复杂度确定视频编码压缩失真，然后根据该视频编码压缩失真及帧率确定视频编码的压缩质量。

视频编码压缩质量是准确评估整个视频流质量的基础，基于该视频编码的压缩质量即可评估网络视频的质量，一般视频编码的压缩质量较高的，网络视频的质量也较高。

本发明实施例通过上述步骤只需要获得视频流的视频帧信息，码率，帧率，视频内容复杂度即可获得视频编码压缩质量，该过程既不需要获得整个原始参考视频以及终端视频，也不需要深层解析视频码流的具体MV或残差值，大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

参见图2，为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第二实施例流程图。

本实施例以应用于传输视频流的网络侧，或应用于接收视频流的接收端为例进行说明，该方法可以包括：

步骤201，获取预定时间段内的视频流信息，该视频流信息包括I帧大小、帧率和视频流总数据量。

本步骤中，首先接收一定时间段内的视频流，该时间段即为MT，然后获取该段视频流中的信息：

通过视频帧的大小或解析码流获得该视频流中的I帧，并进一步获得I帧的大小；

获得预设的帧率或者根据RTP时间戳获知帧率，该帧率记为fps；

根据接收到的视频数据包或视频帧推测是否存在丢失的数据包或视频帧，若存在，则推测丢失的数据包或视频帧的数据量，然后计算接收到的数据包或视频帧的数据量与丢失的数据量的和，获得该MT内的视频流总数据量，该总数据量记为ΣRTPpayloadSize(表示视频数据包净载总数据量)或者ΣFrameSize(表示视频帧的总数据量)。其中，丢失的数据量可以根据已接收到的数据包或视频帧的数据量来推测，其方法可以有多种，比如认为丢失包的大小等于之前一个正确接收包的大小，或者丢失视频帧的大小等于之前一个正确接收帧的大小。

当然，也还可以通过其他方式获取上述视频流的信息，此处不再一一列举。

步骤202，计算视频流总数据量与时间段的比值获得码率。

该码率 $\mathrm{BR}=\frac{\mathrm{\&Sigma;RTPpayloadSize}}{\mathrm{MT}}$ 或者 $\mathrm{BR}=\frac{\mathrm{\&Sigma;FrameSize}}{\mathrm{MT}},$ 单位为Kbps。

当然，也可以将该视频流总数据量与时间段的比值的函数作为码率。

步骤203，根据码率及帧率计算修正的码率。

由于帧率降低可导致单帧画面质量升高，因此，在本实施例中，还可以根据帧率来对上述计算获得的码率进行修正，获得修正的码率。具体的，获得修正的码率的过程可以包括以下步骤301～302：

步骤301，确定从视频流中获取的帧率与参考帧率之间的较小值。

因为人眼的视觉残留特性，人眼不能分辨超过每秒30帧的画面，因此可以将帧率30做为基准，也即参考帧率可以是30，当然也可以根据需要选择其他数值。进而，获取较小值即Min(fps,30)。

步骤302，根据计算获得的码率与上述较小值的比值确定修正的码率。

将修正的码率记为MBR，则在其他实施例中，也可以选取该比值的其他倍数或函数作为修正的码率。

该步骤203可以在需要使用修正的码率时再执行，并不限定于本实施例中的步骤顺序。在其它实施例中，也可以不包含该步骤203，也即在获得码率后，直接根据码率进行后续计算，而无需采用修正的码率。

步骤204，根据码率及I帧大小的比值确定时间复杂度。

当视频有编码压缩失真时，由于视频内容复杂度即时间、空间复杂度不同，同一码率下的不同码流的主观体验也有很大差异。尤其是在码率比较低的情况下，内容丰富的码流的主观体验比内容简单的码流的主观体验明显差很多。因此，在计算视频编码压缩质量时，需将视频内容复杂度考虑进去。本实施例中，以时间内容复杂度为例进行说明。

通过对大量码流数据的统计分析实验，在一定码率下，时间复杂度大的序列一般比时间复杂度小的序列的P/B帧大些，平均I帧小一些，因此码率Br与平均I帧大小的比值在一定程度上可以反映视频内容的特性之一即时间复杂度，该时间复杂度记为TCC。

该确定时间复杂度的方法具体可以包括以下步骤401～402：

步骤401，根据I帧大小确定预定时间段内的平均I帧大小。

在本步骤中可以获取预定时间段内视频流的所有I帧，然后将所有I帧大小的平均值确定为平均I帧大小，也可以选取部分I帧计算平均值。将平均I帧大小记为ABI。

步骤402，根据码率与平均I帧大小的比值确定时间复杂度。

具体的可以通过以下公式计算：

$\mathrm{TCC}=\mathrm{Min}(\sqrt{\left(\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{ABI}}\right)/a_0},1),$ 其中，a₀为常数。

步骤205，根据修正的码率,时间复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真。

时间复杂度越大的视频，在同一码率下的压缩失真越大，具体的，该失真的计算可以依据以下公式：

$V{D}_c=\frac{\mathrm{MO}{S}_{\max }-\mathrm{MO}{S}_{\min }}{1+{\left(\frac{\mathrm{MBR}}{a_1\&CenterDot;\mathrm{TCC}+a_2}\right)}^{(a_3\&CenterDot;\mathrm{TCC}+a_4)}}$

VDc为视频编码压缩失真，MOS为视频质量评价参数，其中，MOS_max为视频质量评价参数的最大值，代表视频的最高分(如评分为五分制，则为5)，MOS_min为视频质量评价参数的最小值，代表视频的最低分(如评分为五分制，则为1)，a₁，a₂，a₃和a₄为常数。

在另一实施例中也可以直接根据修正的码率和时间复杂度获得视频编码压缩质量。在另一实施例中，若不执行步骤203，也即不对步骤202获得的码率进行修正，也可以直接根据码率及时间复杂度获得视频编码压缩失真或视频编码压缩质量。

步骤206，根据视频编码压缩失真以及帧率计算视频编码压缩质量。

视频编码压缩质量为视频质量评价参数的最大值与视频编码压缩失真的差值。但是，当视频帧率减小时，视频在播放时会有时间上的不连贯性，并且帧率越小，不连贯性越明显，压缩质量越差。考虑到帧率的影响，视频编码压缩质量具体可以根据以下公式计算：

$\mathrm{VMO}{S}_c=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{MO}{S}_{\max }-V{D}_c& ,\mathrm{fps}\&GreaterEqual;24\\ (\mathrm{MO}{S}_{\max }-V{D}_c)\&CenterDot;(1+a_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}-b_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}\&CenterDot;\log \left(\frac{1000}{\mathrm{fps}}\right))& ,\mathrm{fps}<24\end{array}\right.$

当帧率大于等于24时，将视频质量评价参数的最大值与视频编码压缩失真的差值作为视频编码压缩质量；当帧率fps小于24时，视频播放开始出现不连贯性，因此压缩质量会有一定的下降，此时，基于时间复杂度修正视频质量评价参数的最大值与视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为视频编码压缩质量。其中，a₅和b₅为常数，帧率越小或时间复杂度越大，压缩质量下降越多。在某些应用场景下，比如当终端设备(网络设备，测试设备)的运算能力太低时，本节涉及的各公式具体的运算结果也可通过查表替代，例如该视频编码压缩质量即可衡量该视频的质量。

本发明实施例无需获取完整的原始参考视频及完整的终端视频，也无需对视频流进行完全深层的解析，只需获取视频流的码率和帧率信息即可获得视频编码压缩质量，完成视频质量的评估，评估复杂度低，因此也可实现实时评估；而且，该方法考虑了帧率以及视频内容特性中的时间复杂度的影响，更加符合人眼视觉系统对于编码压缩失真的感知。

参见图5，为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第三实施例流程图。

本实施例仍以应用于传输视频流的网络侧，或应用于接收视频流的接收端为例进行说明。本实施例与上实施例的区别在于，在上实施例中，所获得的视频编码压缩质量仅仅考虑了视频内容复杂度中时间复杂度的影响，在本实施例中还进一步考虑了视频内容复杂度的另一特性即空间复杂度的影响，该方法可以包括：

步骤501，获取预定时间段内视频流的帧类型、帧大小、帧率、码率、修正的码率及时间复杂度。

本步骤中可以通过视频帧的大小或解析码流获得该视频流中的I帧、P帧，并进一步获得I帧、P帧的大小。该步骤中帧率fps、码率BR、修正的帧率MBR以及时间复杂度TCC的获得与前述实施例中的步骤201～204类似，此处不再赘述。

步骤502，根据码率及P帧大小的比值确定空间复杂度。

通过对大量码流数据的统计分析实验，在一定码率下，空间复杂度大的序列一般比空间复杂度小的序列的平均I帧大些，P/B帧小一些，因此编码码率Br与平均P帧大小的比值在一定程度上可以反映视频的内容特性即空间复杂度，该空间复杂度记为SCC。

该确定空间复杂度的方法具体可以包括以下步骤601～602：

步骤601，根据P帧大小确定预定时间段内的平均P帧大小。

该步骤中计算平均P帧的大小与前述实施例中步骤401计算平均I帧的大小的方法类似，此处不再赘述。将平均P帧大小记为ABP。

步骤602，根据码率与平均P帧大小的比值确定空间复杂度。

具体的可以通过以下公式计算：

$\mathrm{SCC}=\mathrm{Min}(\sqrt{\left(\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{ABP}}\right)/b_0},1),$ 其中，b₀为常数。

步骤503，根据修正的码率，时间、空间复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真。

时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度大的视频，在同一码率下的压缩失真越大。视频编码压缩失真的计算可以依据以下公式：

$V{D}_c=\frac{\mathrm{MO}{S}_{\max }-\mathrm{MO}{S}_{\min }}{1+{\left(\frac{\mathrm{MBR}}{c_1\&CenterDot;\mathrm{TCC}+d_1\&CenterDot;\mathrm{SCC}+e_1}\right)}^{(c_2\&CenterDot;\mathrm{TCC}+d_2\&CenterDot;\mathrm{SCC}+e_2)}}$

VDc为视频编码压缩失真，MOS为视频质量评价参数，其中，MOS_max为视频质量评价参数的最大值，代表视频的最高分(如评分为五分制，则为5)，MOS_min为视频质量评价参数的最小值，代表视频的最低分(如评分为五分制，则为1)，c₁，d₁，e₁，c₂，d₂和e₂为常数。

步骤504，根据视频编码压缩失真以及帧率计算视频编码压缩质量。

在获得视频编码压缩失真后，即可采用与前述实施例中的步骤206中相同的公式计算获得视频编码压缩质量。

本发明实施例获取视频流的码率和帧率信息即可获得视频编码压缩质量，完成视频质量的评估，评估复杂度低，因此也可实现实时评估；而且，该方法考虑了帧率以及视频内容特性的时间、空间复杂度的影响，更加符合人眼视觉系统对于编码压缩失真的感知。

在本发明的另一实施例中，在获得视频编码压缩失真时也可以只考虑空间复杂度SCC的影响，而不考虑空间复杂度TCC，此时，视频编码压缩失真的计算可以依据以下公式：

$V{D}_c=\frac{\mathrm{MO}{S}_{\max }-\mathrm{MO}{S}_{\min }}{1+{\left(\frac{\mathrm{MBR}}{f_1\&CenterDot;\mathrm{SCC}+f_2}\right)}^{(f_3\&CenterDot;\mathrm{SCC}++f_4)}}$

f₁，f₂，f₃和f₄为常数。

考虑到帧率的影响，其对应的视频编码压缩质量具体可以采用与前述实施例中的步骤206中相同的公式计算获得视频编码压缩质量。

参见图7，为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第四实施例流程图。

本实施例仍以应用于传输视频流的网络侧，或应用于接收视频流的接收端为例进行说明。本实施例与上实施例的区别在于，在本实施例中获得视频内容复杂度也即时间、空间复杂度的方法与前述实施例不同。该方法可以包括：

步骤701，获取预定时间段内视频流的帧类型、帧率、码率、修正的码率及视频帧量化参数。

本步骤中可以通过视频帧的大小或解析码流获得该视频流中的I帧、P帧，并进一步获得I帧、P帧的大小。该步骤中帧率fps、码率BR、修正的帧率MBR的获得与前述实施例中的步骤201～203类似，此处不再赘述。

本步骤中，还需要获得视频流中视频帧的量化参数，记为QP。量化参数(QP)是编码过程的一个重要参数,这个参数的设定决定了视频图像的编码质量，QP越大时，视频图像质量越差。具体的QP值可通过解析视频流获得。

步骤702，计算时间复杂度。

在某一QP下，P帧越大表明视频的时间复杂度越大，P帧的平均每个像素的比特数(记为ABPP)能够反映时间复杂度的大小，该确定时间复杂度可以包括：

根据视频帧类型计算视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；

根据P帧的每个像素的比特数以及视频帧量化参数对应的第一参量，计算时间复杂度。

具体的，时间复杂度可以依据以下公式计算：

TCC＝h₁·ABPP+h₂

其中，h₁和h₂是与QP相关的第一参数，即每一个QP值对应一组h₁和h₂。

该视频流时间复杂度的计算也可以通过两种方式但不仅限于该两种方式获得，一是根据每个P帧的QP和ABPP计算得到一个TCC，然后通过平均值计算的方法得到该段视频流的TCC；二是统计该段视频流的各个P帧的QP的平均值和ABPP的平均值，然后通过上式计算得到该段视频流的TCC。具体单帧的时间复杂度计算详见申请号为200910161628.9，公告号为CN101635846B，名称为“一种视频质量评估方法、系统及装置”的专利的描述。

步骤703，计算空间复杂度。

在某一QP下，I帧越大表明视频的空间复杂度越大，I帧的平均每个像素的比特数(ABIP)能够反映空间复杂度的大小，该计算空间复杂度的过程可以包括：

根据视频帧类型计算视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；

根据I帧的每个像素的比特数以及视频帧量化参数对应的第二参量，计算空间复杂度。

具体的，空间复杂度可以依据以下公式计算：

SCC＝j₁·ABIP+j₂

其中，j₁和j₂是与QP相关的第二参数，即每一个QP值对应一组j₁和j₂。

同理，该视频流的空间复杂度的计算也可以通过两种方式但不仅限于该两种方式获得，一是根据每个I帧的QP和ABIP计算得到一个SCC，然后通过平均值计算的方法得到该段视频流的SCC；二是统计该段视频流各个I帧的QP的平均值和ABIP的平均值，然后通过上式计算得到该段视频流的SCC。具体单帧的时间复杂度计算详见申请号为200910161628.9，公告号为CN101635846B，名称为“一种视频质量评估方法、系统及装置”的专利的描述。

步骤702、703的顺序可以调换，也可以同时进行。

步骤704，根据修正的码率，时间、空间复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真。

步骤705，根据视频编码压缩失真以及帧率计算视频编码压缩质量。

在确定TCC、SCC后，步骤704、705中对视频编码压缩失真以及视频编码压缩质量的计算可以参照前述实施例中步骤503～504的方法获得。

在另一实施例中，该视频编码压缩失真以及视频编码压缩质量的计算也可以仅仅以及TCC或SCC进行计算，具体过程请参照前述实施例中的相应描述，此处不再赘述。

本发明实施例降低了评估复杂度，因此可实现实时评估；而且，该方法考虑了帧率以及视频内容特性的时间、空间复杂度的影响，更加符合人眼视觉系统对于编码压缩失真的感知。

参见图8，为本发明一种获得视频编码压缩质量的方法的第五实施例流程图。

本实施例仍以应用于传输视频流的网络侧，或应用于接收视频流的接收端为例进行说明。该方法可以包括：

步骤801，获取预定时间段内视频流的帧类型及视频帧量化参数。

本步骤中可以通过视频帧的大小或解析码流获得该视频流中的I帧、P帧，并获得视频流中视频帧的量化参数QP。

步骤802，根据视频流的平均视频帧量化参数计算视频流的视频编码压缩基本失真。

由于人眼的视觉掩盖，在一定QP下，时间复杂度和空间复杂度大的视频压缩失真会相对小些。本步骤中，可先根据QP得到其量化步长(QPstep)，再由QPstep通过查表或者公式计算得出视频编码压缩基本失真VD'_c，具体可以通过以下公式获得：

VD_c'＝(MOS_max-MOS_min)·func1(QP)或者VD_c'＝(MOS_max-MOS_min)·func1(QPstep)

其中，func1(QP)是与QP成正比的函数，func1(QPstep)是与QPstep成正比的函数，且均在0到1之间，其形式可以是线性也可以是非线性的，比如可以是func1(QP)＝k₁+k₂·QP。

步骤803，根据视频帧的量化参数下P帧的平均每个像素的比特数计算时间复杂度；根据视频帧的量化参数下I帧的平均每个像素的比特数计算空间复杂度。

该步骤与前述实施例中步骤702～703相同，此处不再赘述。在获得时间复杂度TCC以及空间复杂度SCC后，即可执行下一步骤804。

步骤804，根据时间复杂度和空间复杂度修正视频编码压缩基本失真，计算视频编码压缩失真。

该修正过程可以采用基于时间复杂度和空间复杂度的函数func2(TCC,SCC)，来对视频编码压缩基本失真进行修正。具体可以采用以下公式：

VD_c＝VD_c'·func2(TCC,SCC)

其中，func2(TCC,SCC)是与TCC和SCC成反比的函数，且在0到1之间，TCC和/或SCC越大，func2(TCC,SCC)越小，其形式可以是线性也可以是非线性的，比如可以是func2(TCC,SCC)＝k₃·TCC+k₄·SCC+k₅。

步骤805，根据视频编码压缩失真以及帧率计算视频编码压缩质量。

在确定TCC、SCC、VD_c后，视频编码压缩质量的计算可以参照前述实施例中步骤504的方法获得。

本发明实施例获取视频流的码率和帧率信息即可获得视频编码压缩质量，完成视频质量的评估，评估复杂度低，因此也可实现实时评估；而且，该方法考虑了帧率以及视频内容特性的时间、空间复杂度的影响，更加符合人眼视觉系统对于编码压缩失真的感知。

在本发明的另一实施例中，在获得视频编码压缩质量时也可以只考虑空间复杂度SCC或时间复杂度TCC，也即只采用空间复杂度的函数来修正视频编码压缩基本失真，或只采用时间复杂度的函数来修正视频编码压缩基本失真，进而在获得视频编码压缩失真后，确定视频编码压缩质量。

以上各实施例中的步骤顺序可以根据需要调整，并非局限于上述步骤顺序。

以上各方法实施例可以应用于传输视频流的网络侧，或应用于接收视频流的接收端进行视频质量评估。

以上各方法实施例也还可以应用于视频流的发送端，与应用在上述网络侧和接收端的区别仅在于，在发送端所获得的视频流信息中，由于不存在视频数据包或视频帧丢失的情况，所以视频流总数据量就等于待发送的视频数据包净载的总数据量或视频帧的总数据量。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上是对本发明方法实施例的描述，下面对实现上述方法的装置进行介绍。

参见图9，为本发明一种获得视频编码压缩质量的装置的第一实施例框图。

该装置可以包括：

信息获取单元901，用于获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；

复杂度计算单元902，用于根据所述信息获取单元901获取的视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；

质量评估单元903，用于根据所述信息获取单元901获取的码率、所述帧率和所述复杂度计算单元902获得的视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

信息获取单元901首先获得视频流信息，该信息可以包括视频帧类型及大小、帧率和码率，当然也还可以包括其他信息，例如视频帧量化参数等，复杂度计算单元902根据视频流信息确定视频内容复杂度，该视频内容复杂度可以包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度，在计算时间复杂度时，具体可以根据视频帧中的I帧大小以及上步骤获得码率确定，也可以当视频流信息中还包括视频帧量化参数信息时，根据该量化参数对应的P帧的每个像素对应的比特数确定；在计算空间复杂度时，具体可以根据视频帧中的P帧大小以及码率确定，也可以当视频流信息中还包括视频帧量化参数信息时，根据该量化参数对应的I帧的每个像素对应的比特数确定。最后，质量评估单元903可以根据码率、帧率及视频内容复杂度来确定视频编码压缩质量；也可以首先根据码率和视频内容复杂度确定视频编码压缩失真，然后根据该视频编码压缩失真及帧率确定视频编码的压缩质量。

本发明实施例通过上述单元获得了视频编码压缩质量，该装置既不需要获得整个原始参考视频以及终端视频，也不需要深层解析视频码流的具体MV或残差值，大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

参见图10，为本发明一种视频编码压缩质量评估装置的第二实施例框图。

本实施例中，该装置除了可以包括信息获取单元1001，复杂度计算单元1002，质量评估单元1003之外，还可以包括码率修正单元1004。

本实施例中，信息获取单元1001可以包括：码率获取子单元用于获取预定时间段内的视频流总数据量；并根据所述视频流总数据量与所述预定时间段的比值确定码率。

复杂度计算单元1002可以包括：

第一时间子单元1021，用于当当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均I帧大小；并根据所述码率与所述平均I帧的大小的比值确定所述时间复杂度；

第一空间子单元1022，用于当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均P帧大小；并根据所述码率与所述平均P帧的大小的比值确定所述空间复杂度。

码率修正单元1004，用于在所述质量评估单元1003根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度确定视频编码压缩质量之前，根据所述码率及所述帧率计算修正的码率；码率修正单元1004可以进一步包括：

比较子单元1041，用于确定所述信息获取单元1001获取的所述帧率与参考帧率之间的较小值；

计算子单元1042，用于根据所述码率与所述较小值的比值确定所述修正的码率。

质量评估单元1003，具体用于根据所述码率修正单元1004获取的修正的码率，所述帧率及所述视频内容复杂度确定视频编码压缩质量。该质量评估单元1003可以包括：

失真计算子单元1031，用于根据所述码率修正单元获得的修正的码率,所述视频内容复杂度，以及视频质量评价参数确定视频编码压缩失真；

评估子单元1032，用于根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率确定所述视频编码压缩质量。评估子单元1032，具体用于当所述帧率大于等于24时，将所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值作为所述视频编码压缩质量；当所述帧率小于等于24时，基于所述视频内容复杂度修正所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为所述视频编码压缩质量。

在本发明的另一实施例中，若信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，则该复杂度计算单元可以包括：

第二时间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；并根据所述P帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第一参量，计算所述时间复杂度；

第二空间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；并根据所述I帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第二参量，计算所述空间复杂度。

在通过上述复杂度计算单元获得视频内容复杂度后，也可以通过上述码率修正单元1004和质量评估单元1003获得视频编码质量。

本发明实施例通过上述单元获得了视频编码压缩质量，该装置既不需要获得整个原始参考视频以及终端视频，也不需要深层解析视频码流的具体MV或残差值，大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

参见图11，为本发明一种终端的第一实施例框图。

本实施例中，该终端可以包括第一收发装置1101及第一处理器1102。

第一收发装置1101，用于接收视频流。

第一处理器1102，用于在所述第一收发装置1101接收到的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

本实施例中，该终端可以设置在视频流的接收端，获得视频编码压缩质量，该终端大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

参见图12，为本发明一种终端的第二实施例框图。

本实施例中，该终端可以包括第二收发装置1201及第二处理器1202。

第二收发装置1201，用于发送视频流。

第二处理器1202，用于在所述第二收发装置1201发送的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

本实施例中，该终端可以设置在视频流的发送端，从而获得视频编码压缩质量以供在后续的视频质量评估中使用，该终端大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

参见图13，为本发明一种服务器的实施例框图。

该服务器位于网络侧，可以包括第三收发装置1301及第三处理器1302。

第三收发装置1301，用于将视频流从发送端传输至接收端。

第三处理器1302，用于在所述第三收发装置1301传输的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

本实施例中，该服务器可以设置在网络侧用于视频流的传输，已使服务器获得视频编码压缩质量以供在后续的视频质量评估中使用，大大减小了视频质量评估的复杂度，能够实时进行评估。同时，由于考虑了视频内容特性(即视频内容复杂度)和帧率的影响，使评估出的编码压缩质量更符合人眼的主观感受。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种获得视频编码压缩质量的方法，其特征在于，包括：

获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；

根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；

根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取视频流信息，包括：

获取所述的视频帧类型、视频帧大小和帧率；以及

获取预定时间段内的视频流总数据量；

根据所述视频流总数据量与所述预定时间段的比值确定码率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频流总数据量为接收到的视频流数据量与丢失的视频流数据量之和。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，

当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均I帧大小；

根据所述码率与所述平均I帧的大小的比值确定所述时间复杂度；和/或

当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均P帧大小；

根据所述码率与所述平均P帧的大小的比值确定所述空间复杂度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时间复杂度具体为：

$\mathrm{TCC}=\mathrm{Min}(\sqrt{\left(\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{ABI}}\right)/a_0},1)$

其中，TCC为时间复杂度，BR为码率，ABI为平均I帧大小，a₀为常数。

6.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述视频流信息还包括视频帧量化参数；

当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；

根据所述P帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第一参量，计算所述时间复杂度；

当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，所述根据所述视频流信息计算视频内容复杂度包括：

根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；

根据所述I帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第二参量，计算所述空间复杂度。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量之前，还包括：

根据所述码率及所述帧率计算修正的码率；

所述根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量，包括：

根据所述修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述码率及所述帧率计算修正的码率，包括：

确定获取的所述帧率与参考帧率之间的较小值；

根据所述码率与所述较小值的比值确定所述修正的码率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述修正的码率具体为：

$\mathrm{MBR}=\frac{\mathrm{BR}}{\mathrm{Min}(\mathrm{fps},30)}\text{\&CenterDot;30}$

其中，MBR为修正的码率，BR为码率，fps为帧率，30为所述参考帧率。

10.根据权利要求7至9中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量，包括：

根据所述修正的码率,所述视频内容复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真；

根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，当所述视频内容复杂度只包含时间复杂度时，所述视频编码压缩失真具体为：

${\mathrm{VD}}_c=\frac{{\mathrm{MOS}}_{\max }-{\mathrm{MOS}}_{\min }}{1+{\left(\frac{\mathrm{MBR}}{a_1\&CenterDot;\mathrm{TCC}+a_2}\right)}^{(a_3\&CenterDot;\mathrm{TCC}+a_4)}}$

其中，VDc为视频编码压缩失真，MOS为视频质量评价参数，MOS_max为视频质量评价参数的最大值，MOS_min为视频质量评价参数的最小值，MBR为修正的码率，TCC为时间复杂度，a₁，a₂，a₃，a₄为常数。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量，包括：

当所述帧率大于等于24时，将所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值作为所述视频编码压缩质量；

当所述帧率小于等于24时，基于所述视频内容复杂度及所述帧率修正所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为所述视频编码压缩质量。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述视频编码压缩质量具体为：

${\mathrm{VMOS}}_c=\begin{array}{c}\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{MOS}}_{\max }-{\mathrm{VD}}_c,\mathrm{fps}\&GreaterEqual;24\\ ({\mathrm{MOS}}_{\max }-{\mathrm{VD}}_c)\&CenterDot;(1+a_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}-b_5\&CenterDot;\mathrm{TCC}\&CenterDot;\log \left(\frac{1000}{\mathrm{fps}}\right)),\mathrm{fps}<24\end{array}\right.\end{array}$

14.一种获得视频编码压缩质量的装置，其特征在于，包括：

信息获取单元，用于获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；

复杂度计算单元，用于根据所述信息获取单元获取的视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；

质量评估单元，用于根据所述信息获取单元获取的码率、所述帧率和所述复杂度计算单元获得的视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述信息获取单元包括：

码率获取子单元，用于获取预定时间段内的视频流总数据量；并根据所述视频流总数据量与所述预定时间段的比值确定码率。

16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述复杂度计算单元包括：

第一时间子单元，用于当所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均I帧大小；并根据所述码率与所述平均I帧的大小的比值确定所述时间复杂度；和/或第一空间子单元，用于当所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述信息获取单元获取的所述视频帧类型及大小计算所述预定时间段内的平均P帧大小；并根据所述码率与所述平均P帧的大小的比值确定所述空间复杂度。

17.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述复杂度计算单元包括：

第二时间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括时间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下P帧的每个像素的比特数；并根据所述P帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第一参量，计算所述时间复杂度；

第二空间子单元，用于当所述信息获取单元获取的视频流信息还包括视频帧量化参数，且所述视频内容复杂度包括空间复杂度时，根据所述视频帧类型计算所述视频帧量化参数下I帧的每个像素的比特数；并根据所述I帧的每个像素的比特数以及所述视频帧量化参数对应的第二参量，计算所述空间复杂度。

18.根据权利要求14至17中任意一项所述的装置，其特征在于，还包括：

码率修正单元，用于在所述质量评估单元根据所述码率、所述帧率及所述视频内容复杂度确定视频编码压缩质量之前，根据所述码率及所述帧率计算修正的码率；

所述质量评估单元，具体用于根据所述码率修正单元获取的修正的码率、所述帧率及所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述码率修正单元包括：

比较子单元，用于确定所述信息获取单元获取的所述帧率与参考帧率之间的较小值；

计算子单元，用于根据所述码率与所述较小值的比值确定所述修正的码率。

20.根据权利要求18或19所述的装置，其特征在于，所述质量评估单元包括：

失真计算子单元，用于根据所述码率修正单元获得的修正的码率,所述视频内容复杂度，以及视频质量评价参数计算视频编码压缩失真；

评估子单元，用于根据所述视频编码压缩失真以及所述帧率计算所述视频编码压缩质量。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，

所述评估子单元，具体用于当所述帧率大于等于24时，将所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值作为所述视频编码压缩质量；当所述帧率小于等于24时，基于所述视频内容复杂度修正所述视频质量评价参数的最大值与所述视频编码压缩失真的差值，将修正后的结果作为所述视频编码压缩质量。

22.一种终端，其特征在于，包括第一收发装置及第一处理器，

所述第一收发装置，用于接收视频流；

所述第一处理器，用于在所述第一收发装置接收到的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

23.一种终端，其特征在于，包括第二收发装置及第二处理器，

所述第二收发装置，用于发送视频流；

所述第二处理器，用于在所述第二收发装置发送的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。

24.一种服务器，其特征在于，位于网络侧，所述服务器包括第三收发装置及第三处理器，

所述第三收发装置，用于将视频流从发送端传输至接收端；

所述第三处理器，用于在所述第三收发装置传输的视频流中获取视频流信息，所述视频流信息包括视频帧类型、视频帧大小、帧率和码率；根据所述视频流信息计算视频内容复杂度，所述视频内容复杂度包括时间复杂度或空间复杂度或时间复杂度及空间复杂度；根据所述码率、所述帧率和所述视频内容复杂度计算视频编码压缩质量。