CN105791817B - 一种测评视频图像色彩还原度的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种测评视频图像色彩还原度的方法及系统，其中方法包括：步骤1：制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线；步骤2：将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；步骤3：将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；步骤4：计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度。本发明一方面可以准确地计算视频图像经过不同的压缩编码标准、编码参数和设备处理后的色彩还原度；另一方面也可以通过计算出的色彩还原度参数，根据不同的应用需求，对压缩编码标准、参数和设备的选择起到有效的指导作用。
Description
技术领域
本发明涉及一种测评视频图像色彩还原度的方法及系统，属于视频图像质量评价领域。
背景技术
数字视频技术是信息领域最具发展活力的方向之一，是对人们工作和生活影响最为直接的技术领域。近年来，随着软硬件成本下降以及通讯技术的进步，视频应用需求越来越大，诸如数字视频点播、高清数字电视、视频会议、网络流媒体、远程监控、VR直播等。
但是，无论是通过摄像机拍摄获得还是通过电脑制作的原始视频，都存在数据量过大而受到传输和存储的限制。为了解决这个问题，通常是采用特定的压缩技术对原始视频进行编码处理，再进行传输或者存储。目前，常用的视频编码标准有国际上的H.264、HEVC、MPEG标准和国内自主知识产权的AVS编码标准。无论是采用哪种视频编码标准，在对视频进行压缩处理后，往往会涉及到数据的损失和丢失，在码流的解码端，会给视频图像带来模糊、块效应、色彩失真等问题。
在高清数字电视、网络流媒体还是VR显示等领域，由于受到原始数据量过大，传输网络带宽的限制，视频图像均是经过特定的压缩技术编码处理后再解码呈现到观众眼前的，视频图像的质量直接影响到观众的视觉感官体验，其中图像的色彩还原度是观众评价视频节目好坏的重要指标之一。
目前，用来评价视频图像质量的常用方法是计算图像的峰值信噪比(PSNR)，PSNR的值越大，说明图像的质量越好，PSNR值越小，说明图像的质量越差。但是，PSNR只能对图像进行综合的评价，没有办法对图像的某一单项的指标进行评价，更不能用来评价视频图像经过编解码处理后的色彩还原度，而这一参数会直接影响到观众的视觉感官体验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能够准确评测视频图像经过编解码处理后的图像色彩还原度的测评视频图像色彩还原度的方法及系统。
本发明解决所述技术问题的技术方案如下：一种测评视频图像色彩还原度的方法，具体包括以下步骤：
步骤1：制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线；
步骤2：将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；
步骤3：将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；
步骤4：计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度。
本发明的有益效果是：本发明所述方案一方面通过动态视频图片进行测评视频图像色彩还原度，可以准确地计算视频图像经过不同的压缩编码标准、编码参数和设备处理后的色彩还原度；另一方面也可以通过计算出的色彩还原度参数，根据不同的应用需求，对压缩编码标准、参数和设备的选择起到有效的指导作用。
在所述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述平均色彩还原误差值越小，说明经过设定的编解码方法对颜色的色彩还原度越高；反之，说明经过设定的编解码方法对颜色的色彩还原度越低。
进一步，所述步骤2中可采用旋转或平移对测试图片做动态处理。
进一步，所述步骤1中的颜色从国际标准色卡中选取，不同颜色之间的分割线采用阿基米线或射线。
采用所述进一步方案的有益效果是，用阿基米德线分隔测试图片中的色块。由于阿基米德线每一点的斜率都是变化的，能够增加视频图像编解码过程的难度，更加准确地计算视频图像经过编解码处理前后的色彩还原误差。
进一步，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1a：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2a：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3a：对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取相同位置的相同大小的一个色块，得到测试子区域和视频子区域；
步骤4.4a：分别计算测试子区域和视频子区域中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
进一步，所述步骤4.3a中对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取的色块仅包含一种颜色，此时步骤4.4a中得到的是针对此种颜色的平均色彩还原误差值，进而得到设定的编解码方法对此种颜色的色彩还原度。
进一步，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1b：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2b：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3b：分别计算测试截图图片和视频截图图片中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
进一步，所述测试截图图片和视频截图图片中一个点的色彩还原误差值采用以下公式进行计算：
明度差：ΔL(i)＝L1(i)-L2(i)
色度差：Δa(i)＝a1(i)-a2(i)
Δb(i)＝b1(i)-b2(i)
总色彩还原误差:ΔEab(i)＝[(ΔL(i))2+(Δa(i))2+(Δb(i))2]1/2
其中，L1(i)为测试截图图片第i点的明度；a1(i)和b1(i)为测试截图图片第i点的色度；L2(i)为解码后的视频截图图片第i点的明度；a2(i)和b2(i)为解码后的视频截图图片第i点的色度；Δa(i)为第i点的a轴方向的色度差；Δb(i)为第i点的b轴方向的色度差。
进一步，所述步骤1中制作一个包括至少两种颜色的测试图片具体包括：选取一个图片，以图片中心点为圆心做圆，选择与图片内切的最大圆为边界，边界内的图像构成测试图片，边界外设置为色彩值为0的黑色。
进一步，所述步骤2具体包括：将测试图片以设定的速度进行顺时针或逆时针旋转，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频。
采用所述进一步方案的有益效果是，此动态旋转的速度以人眼能观察到图片的旋转为依据，目前大于0.04秒/转为佳。
CIE1976L*a*b*色彩空间是一种国际上通用的色彩空间表示方法，CIE1976L*a*b*色彩空间主要用在有关色差进行计算的领域，是国际通用的测试标准。此处转化到Lab色彩空间是为后续计算做准备。Lab空间取坐标Lab，其中L代表亮度；a表示从洋红色至绿色的范围，b表示从黄色至蓝色的范围。a和b的值域都是由+127至-128，其中+127a就是红色，渐渐过渡到-128a的时候就变成绿色；同样原理，+127b是黄色，-128b是蓝色。不同的色彩空间根据公式是可以相互转化的。
本发明解决所述技术问题的技术方案如下：一种测评视频图像色彩还原度的系统，包括测试图片制作模块、动态处理模块、编解码模块和还原度计算模块；
所述测试图片制作模块用于制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线；
所述动态处理模块用于将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；
所述编解码模块用于将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；
所述还原度计算模块用于计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度。
附图说明
图1本发明实施例1所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法流程图；
图2本发明实施例1所述的一种测评视频图像色彩还原度的系统结构框图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、测试图片制作模块，2、动态处理模块，3、编解码模块，4、还原度计算模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例1所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，具体包括以下步骤：
步骤1：制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线；
步骤2：将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；
步骤3：将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；
步骤4：计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度。
所述平均色彩还原误差值越小，说明经过设定的编解码方法对颜色的色彩还原度越高；反之，说明经过设定的编解码方法对颜色的色彩还原度越低。
所述步骤2中采用旋转或平移对测试图片做动态处理。
所述步骤1中的颜色从国际标准色卡中选取，不同颜色之间的分割线采用阿基米线或射线。
本发明实施例2所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，在实施例1的基础上，所述步骤1中制作一个包括至少两种颜色的测试图片具体包括：选取一个图片，以图片中心点为圆心做圆，选择与图片内切的最大圆为边界，边界内的图像构成测试图片，边界外设置为色彩值为0的黑色。
所述步骤2具体包括：将测试图片以设定的速度进行顺时针或逆时针旋转，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频。
本发明实施例3所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，在实施例1或2的基础上，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3：对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取相同位置的相同大小的一个色块，得到测试子区域和视频子区域；
步骤4.4：分别计算测试子区域和视频子区域中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
所述步骤4.3中对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取的色块仅包含一种颜色，此时步骤4.4中得到的是针对此种颜色的平均色彩还原误差值，进而得到设定的编解码方法对此种颜色的色彩还原度。
所述测试子区域和视频子区域中一个点的色彩还原误差值采用以下公式进行计算：
明度差：ΔL(i)＝L1(i)-L2(i)
色度差：Δa(i)＝a1(i)-a2(i)
Δb(i)＝b1(i)-b2(i)
总色彩还原误差:ΔEab(i)＝[(ΔL(i))2+(Δa(i))2+(Δb(i))2]1/2
其中，L1(i)为测试子区域第i点的明度；a1(i)和b1(i)为测试子区域第i点的色度；L2(i)为解码后的视频子区域第i点的明度；a2(i)和b2(i)为解码后的视频子区域第i点的色度；Δa(i)为第i点的a轴方向的色度差；Δb(i)为第i点的b轴方向的色度差。
本发明实施例4所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，在实施例1或2的基础上，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3：分别计算测试截图图片和视频截图图片中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
所述测试截图图片和视频截图图片中一个点的色彩还原误差值采用以下公式进行计算：
明度差：ΔL(i)＝L1(i)-L2(i)
色度差：Δa(i)＝a1(i)-a2(i)
Δb(i)＝b1(i)-b2(i)
总色彩还原误差:ΔEab(i)＝[(ΔL(i))2+(Δa(i))2+(Δb(i))2]1/2
其中，L1(i)为测试截图图片第i点的明度；a1(i)和b1(i)为测试截图图片第i点的色度；L2(i)为解码后的视频截图图片第i点的明度；a2(i)和b2(i)为解码后的视频截图图片第i点的色度；Δa(i)为第i点的a轴方向的色度差；Δb(i)为第i点的b轴方向的色度差。
本发明具体示例所述的一种评测视频图像色彩还原度的方法，包括以下步骤：
步骤一：制作测试图片：制作一张包含多种颜色的色块的图片。
颜色来源:1、根据测试目的选择测试颜色，如果测试编解码设备或软件对某几种颜色的色彩还原度，图片中的颜色就选择这几种颜色。
颜色来源2：从国际标准色卡(24色卡)中选取几种或全部的色彩。
颜色来源3：随意选择。
图片形状：形状随意，可以是圆形也可以是方形。
优选方案的步骤一为：以图片中心点为圆心，根据图片的尺寸，选择与图片内切最大的圆形区域。圆形区域外是黑色，黑色区域的色彩数值为0。从国际标准色卡(24色卡)中选取几种或全部的色彩，将选取的色彩等面积均匀分布在圆形区域内，不同色彩之间用阿基米德线或射线等分隔。
步骤二：制作动态测试信号。将所述测试图片的圆形区域按照一定的速度逆时针或顺时针旋转，生成一定时长的动态测试序列作为测试信号。此动态旋转的速度以人眼能观察到图片的旋转为依据，目前大于0.04秒/转为佳(例如：将所述测试图片中的圆形区域按照0.1秒旋转一周的速度逆时针转动，生成的时长为1秒的动态序列作为测试信号)。
步骤三：将制作好的测试信号经过编解码设备或软件进行编解码处理，得到编解码后的视频图像，利用原始视频图像和编解码后的视频图像计算图像的色彩还原度。色彩还原度是通过原始视频图像和编解码后的视频图像之间的色彩还原误差来表现的。
步骤四：计算色彩还原误差。
1)分别取原始视频图像和编解码后的视频图像的相同帧的图像，即原测试图和解码后测试图。
2)将原测试图和解码后测试图的色彩空间转换成CIE1976L*a*b*色彩空间；
3)在原测试图和解码后测试图的相同色块内的相同位置分别取相同大小的区域进行计算，选取的区域分别为测试子区域和视频子区域。测试子区域和视频子区域要在色块区域内部。测试子区域和视频子区域可以是圆形、方形、或者是以阿基米德线为边界的内部区域。
4)对所述分别选取的测试子区域和视频子区域，用下面公式计算区域内各点的色彩还原误差：
明度差：ΔL(i)＝L1(i)-L2(i)
色度差：Δa(i)＝a1(i)-a2(i)
Δb(i)＝b1(i)-b2(i)
总色彩还原误差:ΔEab(i)＝[(ΔL(i))2+(Δa(i))2+(Δb(i))2]1/2
其中，L1(i)为测试子区域第i点的明度；a1(i)和b1(i)为测试子区域第i点的色度；L2(i)为解码后的视频子区域第i点的明度；a2(i)和b2(i)为解码后的视频子区域第i点的色度；Δa(i)为第i点的a轴方向的色度差；Δb(i)为第i点的b轴方向的色度差。
对区域内所有点的△E进行算术平均，得到该色块的平均色彩还原误差。计算出的平均色彩还原误差值越大，说明视频图像经过该编解码设备或软件编解码处理后，对该颜色的色彩还原度越差。
另一种实施示例，如果要计算该编解码设备或软件对整个图像的所有颜色的平均色彩还原误差值，取边长等于测试图中圆形区域直径的正方形区域，该正方形区域与测试图像的圆形区域外切。根据步骤四中的公式计算区域内各点的色彩还原误差值，最后对整个正方形区域内所有点△E进行算术平均，得到该编解码设备或软件对整个图像的平均色彩还原误差值。
如图2所示，为本发明具体实施例1所述的一种测评视频图像色彩还原度的系统，包括测试图片制作模块1、动态处理模块2、编解码模块3和还原度计算模块4；
所述测试图片制作模块1用于制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线；
所述动态处理模块2用于将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；
所述编解码模块3用于将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；
所述还原度计算模块4用于计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1：制作一个包括至少两种颜色的测试图片，所述测试图片中的不同颜色之间存在分隔线，其中，所述分隔线为阿基米线或射线；
步骤2：将所述测试图片做动态处理，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频；
步骤3：将所述测试视频通过设定的编解码方法进行处理，得到编解码后的视频图像；
步骤4：计算测试视频与视频图像的平均色彩还原误差值，根据平均色彩还原误差值得到色彩还原度；
所述步骤2中采用旋转或平移的方式对测试图片做动态处理。
2.根据权利要求1所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1a：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2a：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3a：对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取相同位置的相同大小的一个色块，得到测试子区域和视频子区域；
步骤4.4a：分别计算测试子区域和视频子区域中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
3.根据权利要求2所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述步骤4.3中对转换后的测试截图图片和视频截图图片随机截取的色块仅包含一种颜色，此时步骤4.4中得到的是针对此种颜色的平均色彩还原误差值，进而得到设定的编解码方法对此种颜色的色彩还原度。
4.根据权利要求1所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述步骤4中计算测试视频和视频图像的色彩还原误差的过程具体包括以下步骤：
步骤4.1b：分别选取测试视频和视频图像的相同帧的截图，获得测试截图图片和视频截图图片；
步骤4.2b：将所述测试截图图片和视频截图图片的色彩空间分别转换为CIE1976L*a*b*色彩空间；
步骤4.3b：分别计算测试截图图片和视频截图图片中中所有点的色彩还原误差值，计算得到的所有色彩还原误差值的平均值，得到平均色彩还原误差值。
5.根据权利要求3-4任一项所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述测试截图图片和视频截图图片中一个点的色彩还原误差值采用以下公式进行计算：
明度差：ΔL(i)＝L1(i)-L2(i)
色度差：Δa(i)＝a1(i)-a2(i)
Δb(i)＝b1(i)-b2(i)
总色彩还原误差:ΔEab(i)＝[(ΔL(i))2+(Δa(i))2+(Δb(i))2]1/2
其中，L1(i)为测试截图图片第i点的明度；a1(i)和b1(i)为测试截图图片第i点的色度；L2(i)为解码后的视频截图图片第i点的明度；a2(i)和b2(i)为解码后的视频截图图片第i点的色度；Δa(i)为第i点的a轴方向的色度差；Δb(i)为第i点的b轴方向的色度差。
6.根据权利要求5所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述步骤1中制作一个包括至少两种颜色的测试图片具体包括：选取一个图片，以图片中心点为圆心做圆，选择与图片内切的最大圆为边界，边界内的图像构成测试图片，边界外设置为色彩值为0的黑色。
7.根据权利要求6所述的一种测评视频图像色彩还原度的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：将测试图片以设定的速度进行顺时针或逆时针旋转，得到以测试图片为基础的一定时长的测试视频。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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