CN108696747A - 一种视频测试方法和装置 - Google Patents
一种视频测试方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108696747A CN108696747A CN201810344882.1A CN201810344882A CN108696747A CN 108696747 A CN108696747 A CN 108696747A CN 201810344882 A CN201810344882 A CN 201810344882A CN 108696747 A CN108696747 A CN 108696747A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- matrix
- pixel
- function
- video
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 439
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 173
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 45
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 147
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 208000003464 asthenopia Diseases 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
- H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
- H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs
- H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种视频测试方法和装置，涉及测试技术领域，该视频测试方法，包括：在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。本发明实施例能够客观准确检测出视频中是否出现马赛克，克服了目前的射频接收测试中鉴别马赛克的方法采用人眼主观评判所会出现的一系列缺点，提高测试效率。
Description
技术领域
本发明涉及测试技术领域，特别是涉及一种视频测试方法和一种视频测试装置。
背景技术
随着科学技术的快速发展，诸如电视、手机等设备越来越普及，给人们的生活、学习及工作带来了极大的便利。
这些设备通常可以通过屏幕对接收到的视频数字信号进行视频播放，使得用户可以观看正在播放的视频。为了保证视频播放质量，通常需要对这些设备接收到的视频数字信号进行评判，以确定该视频数字信号的数字测试指标是否合格。
目前，主要是通过数字电视射频接收测试方法，来判断接收到的视频数字信号的数字测试指标是否合格。具体而言，现阶段电视的数字射频接收测试方法，通常通过人眼来主观观看正播放的动态视频码流中是否出现马赛克，来判断该项数字测试指标是否合格。其中，视频数字信号质量的好坏通常用马赛克的多少来衡量。例如，在当前的电视硬件测试领域中，要求电视接收到的数字信号播放的动态视频码流在人眼连续观看的一分钟内不得有可见的马赛克出现。在连续测试多项甚至几百项电视的数字指标时，测试人员容易出现眼睛疲劳，测试效率降低。这种测试方法的测试结果因人而异，易发生主观偏差，影响测试结果的准确度。
发明内容
本发明实施例提出了一种视频测试方法和装置，以解决现有技术无法精确识别视频中的马赛克的问题。
依据本发明的一个方面，提供了一种视频测试方法，包括：在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
可选地，所述依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，包括：依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息；对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区；依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息；依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
可选地，依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵，包括：针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
可选地，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：针对所述梯度信息值矩阵中每一个关键像素点，判断所述关键像素点的梯度信息是否为零；若所述关键像素点的梯度信息为零，则确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：针对所述梯度信息值矩阵中的每一关键像素点，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息；将所述关键像素点的函数矩阵信息与所述参考像素点的函数矩阵信息进行比较；当所述关键像素点的函数矩阵信息与参考像素点的函数矩阵信息不相同时，确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息，所述第一函数矩阵信息为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第二函数矩阵信息为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息；当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，在第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同时，所述方法还包括：从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息，所述第三函数矩阵信息为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点的函数矩阵信息；将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息。其中，所述生成所述测试视频对应的马赛克测试结果，包括：依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
依据本发明的另一个方面，提供了一种视频测试装置，包括：
梯度信息值矩阵建立模块，用于在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；
马赛克检测模块，用于依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；
测试结果生成模块，用于当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
可选地，所述梯度信息值矩阵建立模块，包括：
像素点函数矩阵建立子模块，用于依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息；
分区子模块，用于对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区；
关键像素点矩阵建立子模块，用于依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息；
梯度信息值矩阵建立子模块，用于依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
可选地，所述梯度信息值矩阵建立子模块，包括：
函数信息获取单元，用于针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；
梯度信息确定单元，用于基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；
梯度信息值矩阵形成单元，用于基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
可选地，所述马赛克检测模块包括如下子模块：梯度信息判断子模块，用于针对所述梯度信息值矩阵中每一个关键像素点，判断所述关键像素点的梯度信息是否为零；马赛克确定子模块，用于若所述关键像素点的梯度信息为零，则确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，所述马赛克检测模块包括如下子模块：提取子模块，用于针对所述梯度信息值矩阵中的每一关键像素点，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息；比较子模块，用于将所述关键像素点的函数矩阵信息与所述参考像素点的函数矩阵信息进行比较；马赛克确定子模块，用于当所述关键像素点的函数矩阵信息与参考像素点的函数矩阵信息不相同时，确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，所述马赛克检测模块包括如下子模块：
函数矩阵信息获取子模块，用于依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息，所述第一函数矩阵信息为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第二函数矩阵信息为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
马赛克确定子模块，用于当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
可选地，在第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同时，所述装置还包括如下模块：
函数矩阵信息提取模块，用于从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息，所述第三函数矩阵信息为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
马赛克信息确定模块，用于将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息。
其中，所述测试结果生成模块，具体可以用于依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例在测试视频播放过程中，可以依据播放的视频图像建立梯度信息值矩阵，并可以依据该梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测测试视频是否出现马赛克，脱离了人眼的主观判断，从而能够客观准确检测出视频中是否出现马赛克，克服了目前的射频接收测试中鉴别马赛克的方法采用人眼主观评判所会出现的一系列缺点，进而可以提高测试效率以及测试结果的准确度。
附图说明
图1是本发明的一种视频测试方法实施例的步骤流程图；
图2A是本发明一个示例中的一种函数矩阵的示意图；
图2B是本发明一个示例中的另一种函数矩阵的示意图；
图3A是本发明示例中采用关键像素点构成关键像素点矩阵的示意图；
图3B是本发明示例中的一种关键像素点矩阵的示意图；
图4A是本发明示例中的一个基本分区的示意图；
图4B是本发明示例中的一个关键像素点周围的像素点的位置示意图；
图4C是本发明示例中的一个关键像素点的梯度信息的示意图；
图5是本发明示例中的一种梯度信息值矩阵的示意图；
图6是本发明的一种视频测试方法可选实施例的步骤流程图；
图7是本发明的一种视频测试装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
在实际的数字射频接收测试中，评估视频质量是否出现问题，通常是对视频中出现的马赛克进行鉴别。在视频播放的过程中，马赛克的出现一般是随机的，且通常是帧与帧之间不渐变，并可带有强烈的边缘特征，由此会对视频造成亮阶色阶的恶化，不易对图像细节进行辨别。目前的射频接收测试中鉴别马赛克的方法通常是用人眼主观评判，会出现评测人员测试观看时间长后，人眼疲劳、测试效率降低、判断不准确以及主观偏差等缺点。
本发明实施例提供一种全新的视频测试方法，脱离人眼的主观判断，客观准确检测出视频中是否出现马赛克，从而克服了目前的射频接收测试中鉴别马赛克的方法采用人眼主观评判所会出现的一系列缺点，提高测试效率以及测试结果的准确度。
参照图1，示出了本发明的一种视频测试方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息。
具体而言，本发明实施例在实际视频质量评价时，可以在被测机上播放一测试视频。在该测试视频播放过程中，可以以像素点为基础，依据播放的视频图像建立一个函数矩阵，以通过该函数矩阵存储视频播放过程中的视频图像的各个像素点的函数信息。其中，像素点的函数信息可包括像素点的位置信息、亮度信息、色度信息、时间信息等，本发明实施例对此不作具体限制。
在建立函数矩阵后，可以依据屏幕的分辨率对该函数矩阵中像素点进行分区，得到一个或多个基本分区，并确定基本分区中关键像素点，从而可以依据确定出的关键像素点构成一个关键像素点矩阵，以及，可以依据该关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息建立对应的梯度信息值矩阵，以便后续可以依据该梯度信息值矩阵检测出马赛克。其中，梯度信息值矩阵可以包括一个或多个关键像素点的函数矩阵信息，该函数矩阵信息可以包括关键像素点的函数信息和关键像素点的梯度信息，如可以包括亮度值信息、色度值信息等；亮度值信息可以依据关键像素点的亮度信息和其所携带的亮度信息差确定，色度值信息可以依据关键像素点的色度信息和其所携带的色度信息差确定。梯度信息可以用于表征关键像素点所携带的分区信息，如可以包括亮度信息差、色度信息差等。
在本发明的一个可选实施例中，步骤101可以包括如下子步骤：
子步骤S11，依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息。
具体而言，在被测机播放测试视频的过程中，可以依据接收到的测试视频对应的视频数字信号生成视频图像，并可以通过被测机的屏幕对生成的视频图像进行播放，使得用户可以观看到该测试视频的视频图像。
在被测机播放视频图像时，可以依据屏幕上播放的视频图像，以被测机的屏幕分辨率为参考基点，在微观上以像素点为基础，建立一个像素点函数矩阵。该像素点函数矩阵可以包括一个或多个像素点的函数信息。
作为本发明的一个示例，在每个像素点的函数信息设为一个函数时，可以在像素点函数矩阵中，将每个像素点的函数信息记录为yi(t)j(t)(m，n)，其中，i可以代表像素点的亮度信息，j可以代表像素点的色度信息，t可以是表示视频图像的播放时间过程的某一个时刻。需要说明的是，亮度信息i和色度信息j可以是时刻t的函数，即像素点的亮度信息i和色度信息j均可以随着视频图像播放的时刻变化而变化。
例如，在被测电视机的屏幕分辨率为1920X1080分辨率的情况下，被测电视机在播放视频图像时，可以在宏观上，以电视屏幕的左上点为起始点，依据屏幕分辨率对播放的视频图像中各个像素点进行记录，得到各个像素点的函数信息，进而可以依据记录的各个像素点的函数信息构成一个函数矩阵，如2A所示。
其中，yij(m,n)中的m和n可以代表像素点的位置信息，如yij(2,3)中的2和3可以代表从屏幕左上角开始第二行第三列的像素点位置；yij(m,n)中的yij可以表征该位置的像素点的函数信息，如yij(2,3)中的yij可以表征图2B中第二行第三列的灰色小块所示位置的函数值，具体可包括亮度值和色度值等等。
子步骤S12，对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区。
本发明实施例中，可以依据屏幕分辨率对像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区。每一个基本分区中可以包括一个或多个关键像素点和关键像素点周围的像素点。需要说明的是，本发明实施例中划分基本分区的像素点数量可以与屏幕分辨率相关，如在屏幕分辨率为720*576、1920*1080或3840*2160的情况下，可以以9个像素点为一基本分区，对像素点函数矩阵进行划分。
作为本发明的一个示例，结合上述例子，可以通过植入软件算法代码的方式，将像素点函数矩阵中的每9个像素点划分为一基本分区，从而可以得到一个或多个基本分区，并且可以将基本分区中心点的像素点确定为该基本分区中的关键像素点。该关键像素点可以携带整个基本分区的信息，如可以携带基本分区对应的梯度信息。梯度信息可以包括关键像素点与其周围像素点之间的色度差、亮度差等信息。其中，周围像素点可以包括基本分区中除了关键像素点之外的其他像素点。
当然，也可以在9个像素点为一基本分区的组合基础上再划分；也可以按照其他像素点数量对像素点函数矩阵进行划分，如可以不是以整数倍进行划分，以减免计算量，又如可以以16个像素点划分像素点函数矩阵，本发明实施例对此不作限制。例如，在以16个像素点划分后，可以分别从划分后得到的每个基本分区中提取2个或3个关键像素点，以通过提取的这2个或3个关键像素点携带基本分区中的16个像素点对应的梯度信息。
子步骤S13，依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息。
本发明实施例中，可以将划分后得到的基本分区中的所有关键像素点组合在一起，构成关键像素点矩阵，如图3A所示。其中，图3A中的正方形可以代表一个像素点，三角形可以代表一个关键像素点。关键像素点矩阵可以携带有被测试机整个屏幕的信息，具体可以包括整个视频图像中的所有关键像素点的函数信息。例如，在以9个像素点划分基本分区后，可以基于划分后的各个基本分区中的关键像素点的函数信息，构成一个关键像素点矩阵，该关键像素点矩阵可以包括划分后的所有关键像素点的函数信息，如图3B所示。
子步骤S14，依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
在具体实现中，可以基于关键像素点中的各关键像素点的函数信息，确定每一个关键像素点所携带的梯度信息，如可以基于关键像素点的亮度信息i确定出其所携带的亮度信息差Δyi，又如可以基于关键像素点的色度信息j确定出其所携带的色度信息差Δyj等等。随后，可以采用关键像素点的函数信息以及关键像素点所携带的梯度信息，构成一个梯度信息值矩阵。
在本发明的一个可选实施例中，上述依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵，可以包括：针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
例如，在基本分区为如图4A所述的矩阵时，可以中心位置的像素点yij(2,2)为该基本分区的关键像素点。若以a，b表示关键像素点周围像素点的位置信息，则可以通过如下公式1和公式2，分别确定出关键像素点的亮度信息差Δyi和色度信息差Δyj。
公式1：Δyi(m，n)＝yi(m，n)-yi(a，b)；
公式2：Δyj(m，n)＝yj(m，n)-yj(a，b)；
其中，a，b∈{1，2，3，...8}，可以用于确定关键像素点周围的像素点对应的位置信息，如4B所示，在a和b均为1时，可以将基本分区中的第一行第一列的像素点yi(1，1)确定为关键像素点yij(2,2)的第一个周围像素点；在a为1而b为2时，可以将基本分区中的第一行第二列的像素点yi(1，2)确定为关键像素点yij(2,2)的第二个周围像素点；在a为1而b为3时，可以将基本分区中的第一行第三列的像素点yi(1，1)确定为关键像素点yij(2,2)的第三个周围像素点……如此类推，在a为2而b为1时，可以将基本分区中的第二行第一列的像素点yi(2，1)确定为关键像素点yij(2,2)的第八个周围像素点。
在具体实现中，可以采用一个小型矩阵表示一个关键像素点的梯度信息，如可以采用图4C所示的小型矩阵来表示关键像素点yij(2,2)。需要说明的是，图4C所示矩阵中的0可以表示关键像素点与该位置的像素点在色度和亮度上是相同的，即关键像素点yij(2,2)与该位置的像素点之间的色度信息差为零值，且关键像素点yij(2,2)与该位置的像素点之间的亮度信息差为零值。
随后，可基于确定出的亮度信息差Δyi和色度信息差Δyj确定出关键像素点的梯度信息Δyij(m，n)，进而可以采用关键像素点的函数信息yij(m，n)和梯度信息Δyij(m，n)，形成所述梯度信息值矩阵，如图5所示，并且可以采用矩阵式{yij(m，n)+Δyij(m，n)}来表示可以图5中所示的梯度信息值矩阵。梯度信息值矩阵中的函数矩阵信息可以包括关键像素带点的函数信息和该关键像素点的梯度信息Δyij(m，n)。其中，梯度信息Δyij(m，n)可以代表亮度信息差Δyi与色度信息差Δyj的和，如下公式3：
公式3：yij(m，n)＝Δyi(m，n)+Δyj(m，n)。
步骤102，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克。
本发明实施例在建立梯度信息值矩阵后，可以依据该梯度信息值矩阵中记录每一个关键像素点的函数矩阵信息，检测测试视频的视频图像是否出现马赛克，如可以以关键像素点及其梯度信息为基本单元，来检测视频图像是否出现了马赛克。若某一关键像素点的梯度信息为零，即在某一关键像素点的梯度信息为零的情况下，则可以确定视频图像出现了马赛克，其带有的强烈的边缘特征会使得关键像素点及其周围像素点细节一致。
在本发明的一种可选实施例中，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，可以包括：针对所述梯度信息值矩阵中每一个关键像素点，判断所述关键像素点的梯度信息是否为零；若所述关键像素点的梯度信息为零，则确定所述测试视频出现马赛克。在具体实现中，可以从建立的梯度信息值矩阵中提取每一关键像素点的梯度信息，并可以分别判断每一个关键像素点的梯度信息是否为零，以确定每一个关键像素点的像素细节是否与其周围像素点的像素细节一致。若某一个关键像素点的梯度信息不为零，则可以确定关键像素点的像素细节与其周围像素点的像素细节不一致，然后可以继续判断下一个关键像素点的梯度信息是否为零。若某一个关键像素点的梯度信息为零，则可以确定关键像素点的像素细节与其周围像素点的像素细节一致，可以确定该关键像素点的梯度信息符合预设的马赛克特征，进而可以确定出该测试视频出现马赛克。例如，在测试视频的播放时间段内的某一个时间点，若某一个关键像素点的梯度信息Δyij(m，n)的值为零，如在关键像素点的亮度信息差Δyi和/或色度信息差Δyj为零时，则可以确定该关键像素点的梯度信息Δyij(m，n)符合预设的马赛克特征，进而可以确定测试视频出现了马赛克现象。
在本发明的另一个可选实施例中，可以将测试视频对应的梯度信息值矩阵中的函数矩阵信息与预先构建的参考梯度信息值矩阵中的函数矩阵信息进行横向比较，以检测出测试视频中的视频图像是否出现马赛克。
需要说明的是，横向比较可以指的是将某一时间点t的参考视频reference和测试视频signal的函数矩阵信息进程比较，以确定测试视频在时间点t对应的函数矩阵信息是否与参考视频reference在该时间点t对应的函数矩阵信息相同。若测试视频在时间点t对应的函数矩阵信息是否与参考视频reference在该时间点t对应的函数矩阵信息不相同，则可以确定测试视频在时间点t的视频图像出现亮度和/或色度的细节模糊，进而可以确定出该测试视频的视频图像出现了马赛克。
可选地，上述步骤102可以包括如下子步骤：
子步骤S21，针对所述梯度信息值矩阵中的每一关键像素点，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息。
在具体实现中，可以预先制作一段参考视频reference，用于测试时播放该参考视频reference的参考视频图像，播放时间可以为时间T。被测机的屏幕分辨率可以与对应播放的参考视频图像的像素点一致，如被测试的电视机的屏幕分辨率和对应播放的参考视频的像素点一致，实现点对点模式。在播放参考视频的过程中，可以依据播放的参考视频图像，构建该参考视频对应的参考梯度信息值矩阵{Yij(m，n)+ΔYij(m，n)}。参考梯度信息值矩阵可以包括参考视频图像中各个参考像素点的函数矩阵信息。其中，参考像素点可以是参考视频图像中的关键像素点。
在进行实际视频质量评价时，可以在被测机上播放局域同一播放时间T的测试视频signal，并且可以通过上述步骤101构建该测试视频对应的梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}。随后，可以针对该梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}中的每一关键像素点，按照播放时间顺序，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息，然后执行子步骤S22。
子步骤S22，将所述关键像素点的函数矩阵信息与所述参考像素点的函数矩阵信息进行比较。
具体而言，本发明实施例可以将测试视频中的关键像素点的函数矩阵信息与对应参考像素点的函数矩阵信息进行比较，以确定该关键像素点的函数矩阵信息是否与对应参考像素点的函数矩阵信息相同。若关键像素点的函数矩阵信息与对应参考像素点的函数矩阵信息相同，则可以确定该关键像素点对应的函数矩阵信息不符合预设的马赛克特征，进而可以确定出测试视频没有出现马赛克。若关键像素点的函数矩阵信息与对应参考像素点的函数矩阵信息相同，则可以确定关键像素点对应的函数矩阵信息符合预设的马赛克特征，执行子步骤S22。
子步骤S22，当所述关键像素点的函数矩阵信息与参考像素点的函数矩阵信息不相同时，确定所述测试视频出现马赛克。
作为本发明的一个示例，在固定的一个时间点t，梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}中的关键像素点的亮度信息i和色度信息j可以为一个常量。其中，t可以为0～T内的某一时间点。在进行横向比较时，可以将梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}中的关键像素点的亮度值信息{yi(m，n)+Δyi(m，n)}与参考梯度信息值矩阵{Yij(m，n)+ΔYij(m，n)}的参考像素点的亮度值信息{Yi(m，n)+ΔYi(m，n)}进行比较，同时可以将梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}中的关键像素点的色度值信息{yj(m，n)+Δyj(m，n)}与参考梯度信息值矩阵{Yij(m，n)+ΔYij(m，n)}中的参考像素点的色度值信息{Yj(m，n)+ΔYj(m，n)}进行比较。若有其中一种信息不相同，则可以确定该关键像素点的函数矩阵信息符合马赛克特征，例如，在关键像素点的亮度值信息{yi(m，n)+Δyi(m，n)}与参考像素点的亮度值信息{Yi(m，n)+ΔYi(m，n)}不相同时，和/或，在关键像素点的色度值信息{yj(m，n)+Δyj(m，n)}与的参考像素点的色度值信息{Yj(m，n)+ΔYj(m，n)}不相同时，可以确定该关键像素点的函数矩阵信息符合马赛克特征，进而可以确定出测试视频出现了马赛克。
当然，本发明实施例基于梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，还可以采用其他方式检测出测试视频中的马赛克，如可以通过纵向比较方式识别出测试视频中的马赛克等等，本发明实施例对此不作具体限制。
在本发明的又一个可选实施例中，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，可以包括：依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息，所述第一函数矩阵信息为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第二函数矩阵信息为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息；当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
具体而言，在播放时间段T内，梯度信息值矩阵可以携带了测试视频reference中的视频图像的所有亮度值信息{yi(t)(m，n)+Δyi(t)(m，n)}和色度值信息{yj(t)(m，n)+Δyj(t)(m，n)}。其中，t∈(0，T)范围内，关键像素点的亮度信息i和色度信息j分别可以是某一时刻t的函数。在视频质量评估中，可以从测试视频reference对应的梯度信息值矩阵{yij(m，n)+Δyij(m，n)}中，获取关键像素点在两个不同时间点对应的函数矩阵信息，分别为第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息。其中，第一函数矩阵信息可以为所述关键像素点在第一时间点t1的函数矩阵信息，可以包括有第一亮度值信息{yi(t1)(m，n)+Δyi(t1)(m，n)}和第一色度值信息{yj(t1)(m，n)+Δyj(t1)(m，n)}等。第二函数矩阵信息可以为所述关键像素点在第二时间点t2的函数矩阵信息，可以包括有第二亮度值信息{yi(t2)(m，n)+Δyi(t2)(m，n)}和第二色度值信息{yj(t2)(m，n)+Δyj(t2)(m，n)}。
随后，可以将第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息进行比较；若第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息不相同，则可以该测试视频的播放流畅，无卡顿现象；若第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，则可以确定在t1和t2这两个时间点，视频帧与视频帧之间并未发生改变，测试视频有卡帧或者视频图像停顿现象，进而可以确定测试视频出现马赛克。例如，可以将第一亮度值信息{yi(t1)(m，n)+Δyi(t1)(m，n)}与第二亮度值信息{yi(t2)(m，n)+Δyi(t2)(m，n)}进行比较；若第一亮度值信息{yi(t1)(m，n)+Δyi(t1)(m，n)}与第二亮度值信息{yi(t2)(m，n)+Δyi(t2)(m，n)}相同，即在亮度值信息的比较结果相同时，可以确定测试视频出现马赛克。又如，可以将第一色度值信息{yj(t1)(m，n)+Δyj(t1)(m，n)}与第二色度值信息{yj(t2)(m，n)+Δyj(t2)(m，n)}进行比较，若第一色度值信息{yj(t1)(m，n)+Δyj(t1)(m，n)}与第二色度值信息{yj(t2)(m，n)+Δyj(t2)(m，n)}相同，即在色度值信息的比较结果相同时，可以确定测试视频出现马赛克。
步骤103，当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
本发明实施例在检测出测试视频出现了马赛克时，可以依据出现马赛克对应的关键像素点的函数矩阵信息确定出马塞克信息，以依据该马赛克信息生成对应的马赛克测试结果，进而可以基于该马赛克测试结果客观准确判断测试视频的数字信号质量，提高测试效率。
例如，可以将出现马赛克对应的关键像素点的位置信息、时间信息等作为马塞克信息，从而可以出现马赛克对应的关键像素点的位置信息、时间信息生成马赛克检测结果，避免了现有技术采用人工主观评判视频的马赛克的一系列缺点，提高了测试结果的精确度。
在具体实现中，本发明实施例可以在数字电视测试领域基于全参考图像的理论基础下，从微观像素点出发计算图像信息，即在微观上以像素点为基本判别单元，通过关键像素点及其梯度信息的计算传递，客观判别宏观图像上的质量水平，避免了评测人员测试观看时间长后，人眼疲劳，测试效率降低，判断不准确以及主观偏差等缺点，提高了测试效率。
在本发明的一个可选实施例中，在第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同时，所述方法还可以包括：从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息，所述第三函数矩阵信息为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点的函数矩阵信息；将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息。其中，所述生成所述测试视频对应的马赛克测试结果，包括：依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
参照图6，示出了本发明的一种视频测试方法可选实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤601，依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息。
步骤602，对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区。
步骤603，依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息。
步骤604，依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
步骤605，依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息。
本发明实施例中，帧频可以用于确定测试视频中两帧视频图像之间的时间间隔，如在帧频为25赫兹(Hz)的情况下，两帧视频图像之间至少的时间间隔可以1/25秒。若两帧视频图像的时间点分别是第一时间点t1和第二时间点t2，则在获取到第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息后，可以将获取到的第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息进行比较，以确定第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息是否相同。其中，第一函数矩阵信息可以为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息；第二函数矩阵信息可以为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息。若第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息不相同，则可以确定测试视频的播放流畅无卡顿，不需将该第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息与参考视频reference中的参考像素点的函数矩阵信息进行比较；若第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息不相同，则确定该测试视频有卡帧或者出现视频图像停顿的现象，然后可以执行步骤606。
步骤606，当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
在本发明实施例中，在检测出测试视频有卡帧或者出现视频图像停顿的现象后，可以将第一函数矩阵信息、第二函数矩阵信息与参考视频reference中的参考像素点的函数矩阵信息进行进一步的比较，以确认测试视频出现马赛克。具体的，在检测到第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同后，执行步骤607，以从预先构建的参考梯度信息值矩阵中提取关键像素点对应的参考像素点的第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息进行比较。
步骤607，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息。
其中，第三函数矩阵信息可以为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点t1的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点t2的函数矩阵信息。
步骤608，将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息。
本发明实施例在提取到参考像素点的第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息后，可以分别将第一函数矩阵信息与第三函数矩阵信息进行比较，以及将第二函数矩阵信息与第四函数矩阵信息进行比较，以便基于比较结果确定出测试视频对应马赛克信息。该马赛克信息可以用于确定测试视频在哪些时间点和哪些关键像素点出现马赛克，如可以包括时间点信息、出现马赛克的关键像素点的位置信息、色度信息、亮度信息等等，本发明实施例对此不作限制。
例如，当测试视频signal连续两帧的视频图像在某一个位置的关键像素点的函数矩阵信息相同时，即测试视频signal在第一个时间点t1的第一函数矩阵信息与在第二时间点t2的第二函数矩阵信息相同，如在第一亮度值信息{yi(t1)(m，n)+Δyi(t1)(m，n)}与第二亮度值信息{yi(t2)(m，n)+Δyi(t2)(m，n)}相同时，和/或，在第一色度值信息{yj(t1)(m，n)+Δyj(t1)(m，n)}与第二色度值信息{yj(t2)(m，n)+Δyj(t2)(m，n)}相同时，可以确定测试视频signal的视频图像符合马赛克特征；随后，可以从参考梯度信息值矩阵{Yij(m，n)+ΔYij(m，n)}中，提取参考视频reference在第一个时间点t1的第三函数矩阵信息与在第二时间点t2的第四函数矩阵信息，其中，第三函数矩阵信息可以包括参考视频reference在第一个时间点t1的第一参考亮度值信息{Yi(t1)(m，n)+ΔYi(t1)(m，n)}和第一参考色度值信息{Yj(t1)(m，n)+ΔYj(t1)(m，n)}等，第四函数矩阵信息可以包括参考视频reference在第二个时间点t2的第二参考亮度值信息{Yi(t2)(m，n)+ΔYi(t2)(m，n)}和第二参考色度值信息{Yj(t2)(m，n)+ΔYj(t2)(m，n)}等。然后，可以通过将测试视频signal的第一亮度值信息{yi(t1)(m，n)+Δyi(t1)(m，n)}与参考视频reference的第一参考亮度值信息{Yi(t1)(m，n)+ΔYi(t1)(m，n)}进行比较，并且可以将测试视频signal的第二亮度值信息{yi(t2)(m，n)+Δyi(t2)(m，n)}与参考视频reference的第二参考亮度值信息{Yi(t2)(m，n)+ΔYi(t2)(m，n)}进行比较，确定出测试视频signal的视频图像从第一时间点t1到第二个时间点t2之间的亮阶恶化情况；同理，可以将测试视频signal的第一色度值信息{yj(t1)(m，n)+Δyj(t1)(m，n)}与参考视频reference的第一参考色度值信息{Yj(t1)(m，n)+ΔYj(t1)(m，n)}进行比较，以及将测试视频signal的第二色度值信息{yj(t2)(m，n)+Δyj(t2)(m，n)}与参考视频reference的第二参考色度值信息{Yj(t2)(m，n)+ΔYj(t2)(m，n)}进行比较，确定出测试视频signal的视频图像从第一时间点t1到第二个时间点t2之间的色阶恶化情况。从而，可以基于第一时间点t1到第二个时间点t2之间的亮阶恶化情况以及色阶恶化情况，生成详细的马赛克信息，以便后续可以采用详细的马赛克信息生成精确的马赛克测试结果。
步骤609，依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
在具体实现中，可以基于马赛克信息生成精确的马赛克测试结果，达到精确识别出测试视频中的马赛克的目的。
综上，本发明实施例通过建立测试视频中的关键像素点矩阵，从而可以依据关键像素点矩阵中的关键像素点的函数信息以及关键像素点携带的梯度信息来检测出测试视频是否出现马赛克，精确地识别了视频中马赛克，提高测试效率。
此外，本发明实施例的实现简单，可以模拟人眼主观感受来达到测试目的，如可以应用于数字电视硬件测试领域中，对电视接收到的数字信号质量进行客观评判，评判过程易操作；以及，可以延伸应用到相关视频评估的客观领域，应用范围广泛。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图7，示出了本发明的一种视频测试装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
梯度信息值矩阵建立模块701，用于在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；
马赛克检测模块702，用于依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；
测试结果生成模块703，用于当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
在本发明的一个可选实施例中，所述梯度信息值矩阵建立模块701可以包括如下子模块：
像素点函数矩阵建立子模块，用于依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息；
分区子模块，用于对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区；
关键像素点矩阵建立子模块，用于依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息；
梯度信息值矩阵建立子模块，用于依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
在本发明的一个可选实施例中，所述梯度信息值矩阵建立子模块可以包括如下单元：
函数信息获取单元，用于针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；
梯度信息确定单元，用于基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；
梯度信息值矩阵形成单元，用于基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
在本发明的一个可选实施例中，所述马赛克检测模块702可以包括如下子模块：
梯度信息判断子模块，用于针对所述梯度信息值矩阵中每一个关键像素点，判断所述关键像素点的梯度信息是否为零；
马赛克确定子模块，用于若所述关键像素点的梯度信息为零，则确定所述测试视频出现马赛克。
在本发明的一个可选实施例中，所述马赛克检测模块702可以包括如下子模块：
提取子模块，用于针对所述梯度信息值矩阵中的每一关键像素点，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息；
比较子模块，用于将所述关键像素点的函数矩阵信息与所述参考像素点的函数矩阵信息进行比较；
马赛克确定子模块，用于当所述关键像素点的函数矩阵信息与参考像素点的函数矩阵信息不相同时，确定所述测试视频出现马赛克。
在本发明的一个可选实施例中，所述马赛克检测模块702可以包括如下子模块：
函数矩阵信息获取子模块，用于依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息，所述第一函数矩阵信息为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第二函数矩阵信息为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
马赛克确定子模块，用于当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
在本发明实施例中，可选地，在第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同时，所述装置还可以包括如下模块：
函数矩阵信息提取模块，用于从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息，所述第三函数矩阵信息为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
马赛克信息确定模块，用于将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息。
其中，所述测试结果生成模块，具体可以用于依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种视频测试方法和一种视频测试装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种视频测试方法，其特征在于，包括：
在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；
依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；
当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，包括：
依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息；
对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区；
依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息；
依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵，包括：
针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；
基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；
基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：
针对所述梯度信息值矩阵中每一个关键像素点，判断所述关键像素点的梯度信息是否为零；
若所述关键像素点的梯度信息为零，则确定所述测试视频出现马赛克。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：
针对所述梯度信息值矩阵中的每一关键像素点，从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取对应参考像素点的函数矩阵信息；
将所述关键像素点的函数矩阵信息与所述参考像素点的函数矩阵信息进行比较；
当所述关键像素点的函数矩阵信息与参考像素点的函数矩阵信息不相同时，确定所述测试视频出现马赛克。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克，包括：
依据所述视频图像对应的帧频，从所述梯度信息值矩阵中，获取同一关键像素点对应的第一函数矩阵信息和第二函数矩阵信息，所述第一函数矩阵信息为所述关键像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第二函数矩阵信息为所述关键像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
当第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同，确定所述测试视频出现马赛克。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在第一函数矩阵信息与第二函数矩阵信息相同时，所述方法还包括：
从预先构建的参考梯度信息值矩阵中，提取第三函数矩阵信息和第四函数矩阵信息，所述第三函数矩阵信息为所述关键像素点对应参考像素点在第一时间点的函数矩阵信息，所述第四函数矩阵信息为所述参考像素点在第二时间点的函数矩阵信息；
将所述第一函数矩阵信息与所述第三函数矩阵信息进行比较，并将所述第二函数矩阵信息与所述第四函数矩阵信息进行比较，确定马赛克信息；
其中，所述生成所述测试视频对应的马赛克测试结果，包括：依据所述马赛克信息生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
8.一种视频测试装置，其特征在于，包括：
梯度信息值矩阵建立模块，用于在测试视频播放过程中，依据播放的视频图像，建立梯度信息值矩阵，所述梯度信息值矩阵包括至少一个关键像素点的函数矩阵信息；
马赛克检测模块，用于依据所述梯度信息值矩阵中的各关键像素点的函数矩阵信息，检测所述测试视频是否出现马赛克；
测试结果生成模块，用于当所述测试视频出现马赛克，生成所述测试视频对应的马赛克测试结果。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述梯度信息值矩阵建立模块，包括：
像素点函数矩阵建立子模块，用于依据播放的视频图像，建立像素点函数矩阵，所述像素点函数矩阵包括所述视频图像中各像素点的函数信息；
分区子模块，用于对所述像素点函数矩阵进行分区，得到至少一个基本分区；
关键像素点矩阵建立子模块，用于依据所述基本分区中的关键像素点，建立关键像素点矩阵，所述关键像素点矩阵包括至少一个关键像素点的函数信息；
梯度信息值矩阵建立子模块，用于依据所述关键像素点矩阵中的各关键像素点的函数信息，建立梯度信息值矩阵。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述梯度信息值矩阵建立子模块，包括：
函数信息获取单元，用于针对所述关键像素点矩阵中的每一个关键点，从所述关键点所在的基本分区中，获取所述关键点对应的周围像素点的函数信息，所述函数信息包括亮度信息和/或色度信息；
梯度信息确定单元，用于基于每一个关键像素点的函数信息和其对应的周围像素点的函数信息，确定每一个关键像素点的梯度信息，所述梯度信息包括：亮度信息差和/或色度信息差；
梯度信息值矩阵形成单元，用于基于各关键像素点的函数信息和梯度信息，形成所述梯度信息值矩阵。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810344882.1A CN108696747B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种视频测试方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810344882.1A CN108696747B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种视频测试方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108696747A true CN108696747A (zh) | 2018-10-23 |
| CN108696747B CN108696747B (zh) | 2019-12-24 |
Family
ID=63845051
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810344882.1A Active CN108696747B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种视频测试方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108696747B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021208424A1 (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | 艾瑞思检测技术(苏州)有限公司 | 一种基于拉普拉斯特征映射学习的显卡接口机器测试方法 |
| CN113542864A (zh) * | 2020-04-24 | 2021-10-22 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频的花屏区域检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530895A (zh) * | 2012-07-06 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种检测马赛克的方法和设备 |
| CN104079929A (zh) * | 2014-06-17 | 2014-10-01 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种马赛克检测方法及装置 |
| CN104113741A (zh) * | 2013-04-17 | 2014-10-22 | 北京大学 | 一种马赛克帧的检测方法及装置 |
| CN105761255A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-13 | 网易（杭州）网络有限公司 | 游戏画面卡顿测试方法及装置 |
| CN106971399A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-21 | 北京数码视讯科技股份有限公司 | 图像马赛克检测方法及装置 |
-
2018
- 2018-04-17 CN CN201810344882.1A patent/CN108696747B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530895A (zh) * | 2012-07-06 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种检测马赛克的方法和设备 |
| CN104113741A (zh) * | 2013-04-17 | 2014-10-22 | 北京大学 | 一种马赛克帧的检测方法及装置 |
| CN104079929A (zh) * | 2014-06-17 | 2014-10-01 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种马赛克检测方法及装置 |
| CN105761255A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-13 | 网易（杭州）网络有限公司 | 游戏画面卡顿测试方法及装置 |
| CN106971399A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-21 | 北京数码视讯科技股份有限公司 | 图像马赛克检测方法及装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021208424A1 (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | 艾瑞思检测技术(苏州)有限公司 | 一种基于拉普拉斯特征映射学习的显卡接口机器测试方法 |
| CN113542864A (zh) * | 2020-04-24 | 2021-10-22 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频的花屏区域检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN113542864B (zh) * | 2020-04-24 | 2023-04-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频的花屏区域检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108696747B (zh) | 2019-12-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Alexiou et al. | Towards subjective quality assessment of point cloud imaging in augmented reality | |
| Rehman et al. | Display device-adapted video quality-of-experience assessment | |
| US20160366463A1 (en) | Information pushing method, terminal and server | |
| CN103458267A (zh) | 一种视频图像质量主观评价方法及系统 | |
| CN108900833A (zh) | 一种拼接墙屏幕同步性检测方法、装置、系统及设备 | |
| CN108632666B (zh) | 一种视频检测方法及视频检测设备 | |
| Feng et al. | Saliency inspired full-reference quality metrics for packet-loss-impaired video | |
| KR20150072090A (ko) | 관심 영역 검출 장치 및 그 방법 | |
| US20190387184A1 (en) | Method and device for displaying target object | |
| CN105825840A (zh) | 一种光学补偿方法、光学补偿装置及显示面板 | |
| CN108696747A (zh) | 一种视频测试方法和装置 | |
| KR20050013137A (ko) | 알려진 디스플레이 형태와 크기로부터 시작해 임의의 영상크기를 가진 임의의 디스플레이 디바이스 상의 비디오품질을 측정하기 위한 방법 및 장비 | |
| CN114449303A (zh) | 直播画面生成方法和装置、存储介质及电子装置 | |
| Installations et al. | Itu-tp. 910 | |
| US9270979B2 (en) | Apparatus and method for measuring 3-dimensional interocular crosstalk | |
| Ghadiyaram et al. | Subjective and objective quality assessment of mobile videos with in-capture distortions | |
| Farias et al. | Perceptual contributions of blocky, blurry, noisy, and ringing synthetic artifacts to overall annoyance | |
| CN115209193B (zh) | 一种显示处理设备及方法、显示系统 | |
| CN114881889A (zh) | 视频图像噪声评估方法及装置 | |
| Regis et al. | Video quality assessment based on the effect of the estimation of the spatial perceptual information | |
| CN107734326A (zh) | 一种视频稳定性的测试方法及系统 | |
| Installations et al. | Subjective video quality assessment methods for multimedia applications | |
| Moore et al. | Detectability and annoyance value of MPEG-2 artifacts inserted in uncompressed video sequences | |
| JP2017029401A (ja) | 光刺激に対する瞳孔径の変化の判定装置、判定方法及びプログラム | |
| Leszczuk et al. | Quality assessment in video surveillance |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 266555 Qingdao economic and Technological Development Zone, Shandong, Hong Kong Road, No. 218 Patentee after: Hisense Visual Technology Co., Ltd. Address before: 266555 Qingdao economic and Technological Development Zone, Shandong, Hong Kong Road, No. 218 Patentee before: QINGDAO HISENSE ELECTRONICS Co.,Ltd. |
|
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |