CN108696751B - 一种视频处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种视频处理方法和装置，所述方法包括：确定视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分；根据所述视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果。通过视频的编码质量、视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分计算视频传输质量的评估结果，由于能够考虑其他客观有参考算法或者主观评估的结果，对视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分进行调整，进而使得最终计算出的视频传输质量的评估结果可以更好拟合已有的有参考评估算法，提高视频传输质量的评估结果的准确性。

Description

一种视频处理方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种视频处理方法和装置。
背景技术
视频通话的评估方法可分为需要人参与的主观评估和不需要人参与的客观评估。主观评估准确，但是需要消耗大量的人力和时间，而且由于主观因素的存在，重复测量的结果存在不确定性。因此又设计出多种客观评估方法。客观评估方法在计算机实现，成本低廉，使用方便，一致性高，但是评估结果不一定能准确反映人的主观感受。一般而言，在设计客观评价方法时，设计算法模型都以主观评价结果为参考。
客观评估又可分为有参考和无参考两种形式。有参考的评估方法通过对比原始视频与经过信道传输的视频数据得到评估结果，无参考的评估方法则是直接对经过信道传输的视频数据进行评估。有参考的评估方法相对准确，但是在实施时由于需要采集两种视频数据，相对复杂；无参考的评估方法由于只在视频通话的接收端采集数据，实施起来相对简单。
上述无参考的评估方法虽然实施起来相对简单，但是其评估结果相对于有参考的评估方法偏差较大，因此有必要对现有的无参考的评估方法进行改进已提高评估结果的准确性。
发明内容
鉴于上述技术问题，本发明实施例提供一种视频处理方法和装置，提高视频无参考评估结果的准确性。
依据本发明实施例的第一个方面，提供了一种视频处理方法，所述方法包括：
确定视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分；
根据所述视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果。
可选地，根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述确定所述视频的由于丢包引起的失真，包括：
确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
所述确定所述视频的由于丢包引起的失真，包括：
确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000021
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000031
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
可选地，确定所述视频的视频抖动失真降低分，包括：
确定所述视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
可选地，所述确定所述视频的抖动因子，包括：
从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000032
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，所述根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子，包括：
通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
依据本发明实施例的第二个方面，还提供了一种视频处理方法，所述方法包括：
从所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000041
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，所述根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子，包括：
通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
依据本发明实施例的第三个方面，还提供了一种视频处理方法，所述方法包括：
确定视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000051
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000052
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
依据本发明实施例的第四个方面，还提供了一种视频处理方法，所述方法包括：
确定视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
依据本发明实施例的第五个方面，还提供了一种视频处理装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分；
第一计算模块，用于根据所述视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果。
可选地，所述第一计算模块根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第一计算单元，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
所述第一确定模块还包括：
第二确定单元，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第二计算单元，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，所述第一计算单元根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000071
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
所述第二计算单元根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000072
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
可选地，所述第一确定模块还包括：
第三确定单元，用于确定所述视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
第三计算单元，用于根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述第三计算单元根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
可选地，所述第三确定单元包括：
获取子单元，用于从所述视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
第一计算子单元，用于根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
第二计算子单元，用于根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，所述第一计算子单元根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000081
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，所述第二计算子单元通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
依据本发明实施例的第六个方面，还提供了一种视频处理装置，所述装置包括：
第三获取模块，用于从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
第二计算模块，用于根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
第三计算模块，用于根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，所述第二计算模块根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000082
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，所述第三计算模块：通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
依据本发明实施例的第七个方面，还提供了一种视频处理装置，所述装置包括：
第三确定模块，用于确定视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第四计算模块，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
第四确定模块，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第五计算模块，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，所述第四计算模块根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000091
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
所述第五计算模块根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000092
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
依据本发明实施例的第八个方面，还提供了一种视频处理装置，所述装置包括：
第五确定模块，用于确定视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
第六计算模块，用于根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述第六计算模块根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：通过视频的编码质量、视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分计算视频传输质量的评估结果，由于能够考虑其他客观有参考算法或者主观评估的结果，对视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分进行调整，进而使得最终计算出的视频传输质量的评估结果可以更好拟合已有的有参考评估算法，提高视频传输质量的评估结果的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例适用的网络架构的示意图；
图2为本发明的实施例一中视频处理方法的流程图；
图3为本发明的实施例一中确定视频的视频抖动失真降低分的流程图；
图4为本发明的实施例一中确定视频的抖动因子的流程图；
图5为本发明的实施例一中得到视频帧的流程图；
图6为本发明的实施例一中确定接收视频的UDP端口的流程图；
图7为本发明的实施例一中终端的功能模块结构框图；
图8为本发明的实施例二中视频处理方法的流程图；
图9为本发明实施例三中视频处理装置的结构图之一；
图10为本发明实施例三中第一确定模块的结构图；
图11为本发明实施例三中视频处理装置的结构图之二；
图12为本发明实施例四中视频处理装置的结构图之一；
图13为本发明实施例四中视频处理装置的结构图之二；
图14为本发明实施例五中视频处理方法的流程图；
图15为本发明实施例六中视频处理方法的流程图；
图16为本发明实施例七中视频处理方法的流程图；
图17为本发明实施例八中视频处理装置的框图；
图18为本发明实施例九中视频处理装置的框图；
图19为本发明实施例十中视频处理装置的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参见图1，图中示出了本发明实施例适用的一种网络架构，该网络架构包括：终端、基站、IMS(IP Multimedia Subsystem，多媒体子系统)核心网和评估服务器。当然可以理解的是，本发明实施例还可以适用于其他类型的网络架构，在此不再复述。
在本发明的实施例中，终端可以是移动电话(或手机)，或者其他能够发送或接收无线信号的设备，包括用户设备(终端)、个人数字助理(PDA)、无线调制解调器、无线通信装置、手持装置、膝上型计算机、无绳电话、无线本地回路(WLL)站、能够将移动信号转换为WiFi信号的CPE(Customer Premise Equipment，客户终端)或移动智能热点、智能家电、或其他不通过人的操作就能自发与移动通信网络通信的设备等。
在本发明的实施例中，基站的形式不限，可以是宏基站(Macro Base Station)、微基站(Pico Base Station)、Node B(3G移动基站的称呼)、增强型基站(ENB)、家庭增强型基站(Femto eNB或Home eNode B或Home eNB或HNEB)、中继站、接入点、RRU(Remote RadioUnit，远端射频模块)、RRH(Remote Radio Head，射频拉远头)等。
实施例一
参见图2，图中示出了视频处理方法的流程，该方法的执行主体可以是终端，也可以是评估服务器，具体步骤如下：
步骤201、确定视频的编码质量、视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分；
步骤202、根据视频的编码质量、视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果。
在现有的视频传输质量的评估时，由于要获取视频停顿(或缓冲)信息，导致需要终端通信软件专门提供相应的编程接口，实施调度很大。而本发明实施例中，在计算视频传输质量的评估结果过程中不需要获取视频停顿(或缓冲)信息。
而且，在本发明实施例中通过视频的编码质量、视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分计算视频传输质量的评估结果，由于能够考虑其他客观有参考算法或者主观评估的结果，对视频的由于丢包引起的失真和视频的视频抖动失真降低分进行调整，进而使得最终计算出的视频传输质量的评估结果可以更好拟合已有的有参考评估算法，提高视频传输质量的评估结果的准确性。
可选地，在步骤202中，可以根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
在本实施例中，视频的编码质量V_MOSC、视频的由于丢包引起的失真V_DP和视频的视频抖动失真降低分V_JD可以本实施例中介绍的方式计算得到，或者也可以采用现有的方式计算得到，在此不限定具体的计算方式。
下面介绍步骤201中确定视频的由于丢包引起的失真V_DP的两种方式：
方式一、对于采用分片(SLICING)的终端，可以采用以下方式计算视频的由于丢包引起的失真V_DP：
首先，确定所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的平均视频帧损伤率V_AIRF、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项；
然后，根据所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的平均视频帧损伤率V_AIRF、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项，计算视频的由于丢包引起的失真V_DP。
可选地，在上述方式一中，可以根据如下公式计算视频的由于丢包引起的失真V_DP：
Figure BDA0001267057810000131
上述公式中，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，例如MOS_MIN可以设置为1.0，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率。需要说明的是，上述参数可以采用的现有的方式计算得到，在此不再复述。
上述公式中，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
方式二，对于不采用分片(SLICING)的终端，可以采用以下方式计算视频的由于丢包引起的失真：
首先，确定视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
然后，根据视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算视频的由于丢包引起的失真。
可选地，在上述方式二中，可以根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真V_DP：
Figure BDA0001267057810000141
上述公式中，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率。需要说明的是，上述参数可以采用的现有的方式计算得到，在此不再复述。
上述公式中，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v7～v14的取值，来调整视频的由于丢包引起的失真V_DP，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
下面再介绍步骤201中确定视频的视频抖动失真降低分的方式，参见图3：
步骤2011、确定视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
步骤2012、根据视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算视频的视频抖动失真降低分。
可选地，在上述步骤2012中，可以根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
上述公式中，V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，需要说明的是，上述参数可以采用的现有的方式计算得到，在此不再复述。
上述公式中，v15、v16、β为预设的系数值。例如，v15＝0.003、v16＝20、β＝1000，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v15、v16，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v15、v16来调整视频的视频抖动失真降低分，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
可选地，在上述步骤2012中，可以通过以下方式确定视频的抖动因子，参见图4，具体步骤如下：
步骤20121、从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
步骤20122、根据视频帧的接收时间、视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
步骤20123、根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
具体地，通过计算视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子，当然也并不限于此。
可选地，在上述步骤20122中，可以根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000151
在上述公式中，Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值；
α为平滑因子，取值范围可以是0～1；
Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，J0为平滑滤波的初始值，该初始值可以设置为0；
d为抖动系数；
fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
需要说明的是，fi+1的发送时间、fi+1的接收时间和fi的接收时间可以采用的方式计算得到，在此不再复述。
可选地，在本实施例中，可以通过以下方式得到步骤20121中提到的视频帧，参见图5，具体步骤如下：
步骤501、获取视频传输过程中的日志文件；
步骤502、根据所述日志文件确定接收视频的UDP(用户数据报协议)端口；
步骤503、获取所述UDP端口上的所有UDP数据；
步骤504、将UDP数据分隔成视频帧。
需要说明的是，上述确定接收视频的UDP端口的方式可以是外部提供，也可以根据如下方式自动计算得到。可选地，参见图6，在本实施例中，步骤502包括：
步骤5021、获取所述日志文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口和UDP包的大小；
例如通过wireshark(一种网络分析工具)抓包得到pcap格式的日志文件，然后导出日志文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口和UDP包的大小。
步骤5022、针对每个目的地址，统计各个目的端口上接收到的UDP包的总数据量，并建立每个目的地址与接收到的数据量最多的目的端口的关联关系；
步骤5023、按照目的端口接收到的数据量对具有关联关系的目的地址和目的端口进行排序，从排序结果中选取预定数量的具有关联关系的目的地址和目的端口；
例如，将所有的IPi:PORTi按接收到的数据量排序，选出最大的两个IPm0:PORTm0、IPm1:PORTm1，IPi:PORTi表示具有关联关系的目的地址和目的端口。
步骤5024、将目的地址和目的端口分别为选取的具有关联关系的目的地址和目的端口的UDP包内载荷解析成RTP(实时传输协议)包；
步骤5025、根据RTP包头内的sequence number(序列号)域判断是否出现丢包；如果出现丢包，则将选取的具有关联关系的目的地址和目的端口中的目的端口确定为接收视频的UDP端口。
对IPm0:PORTm0、IPm1:PORTm1分别执行步骤5024和步骤5025，记当前的目的地址、目的端口分别为IPj、PORTj，其中PORTj即为确定的接收视频的UDP端口。
如果采用外部提供UDP端口号，由于该UDP端口号一般是加密的，仍需要通信软件专门提供相应的编程接口，而采用上述步骤4021～4025可以实现自动识别视频数据接收端口。
下面结合图1介绍本发明实施例中的视频传输质量评估方式。
方式一、通过终端进行视频传输质量评估
在终端安装App，该App能够执行上述视频处理的流程。当需要利用终端进行视频质量评估时，打开App，在App上输入视频通话对端号码、重复次数等信息，然后这App上启动测试流程。App内的控制模块在每次通话开始前即利用抓取模块抓取日志(例如可以抓取pcap日志)，通话结束时停止抓取，然后由计算模块计算出本次通话的质量评估结果V_MOSN。参见图7，图中示出了App的功能模块结构。
方式二、通过评估服务器进行视频传输质量评估
网络侧的评估服务器从IMS核心网获取所有视频通话的pcap抓包，然后对每次视频通话运行上述视频传输质量评估方法，得到视频传输质量的评估结果。需要说明的是，在方式二中视频传输质量评估结果中只包含视频经过上行传输的评分，而不包括下行传输部分。上述方式一中计算得到的视频传输质量评估结果包括了上行和下行两部分。
实施例二
参见图8，图中示出了视频处理方法的流程，该方法的执行主体可以是终端，也可以是评估服务器，具体步骤如下：
步骤801、从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
步骤802、根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
步骤803、根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
具体地，通过计算视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子，当然也并不限于此。
可选地，在上述步骤802中，可以根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000181
在上述公式中，Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值；
α为平滑因子，取值范围可以是0～1；
Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，J0为平滑滤波的初始值，该初始值可以设置为0；
d为抖动系数；
fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
需要说明的是，fi+1的发送时间、fi+1的接收时间和fi的接收时间可以采用的方式计算得到，在此不再复述。
可选地，在本实施例中，可以通过以下方式得到步骤801中提到的视频帧，具体步骤如下：
获取视频传输过程中的日志文件；
根据所述日志文件确定接收视频的用户数据报协议UDP端口；
获取所述UDP端口上的所有UDP数据；
将所述UDP数据分隔成视频帧。
需要说明的是，上述确定接收视频的UDP端口的方式可以是外部提供，也可以根据如下方式自动计算得到。
可选地，根据所述日志文件确定接收视频的UDP端口，包括：
获取所述日志文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口和UDP包的大小；针对每个目的地址，统计各个目的端口上接收到的UDP包的总数据量，并建立每个目的地址与接收到的数据量最多的目的端口的关联关系；按照目的端口接收到的数据量对具有关联关系的目的地址和目的端口进行排序，从排序结果中选取预定数量的具有关联关系的目的地址和目的端口；将目的地址和目的端口分别为选取的具有关联关系的目的地址和目的端口的UDP包内载荷解析成RTP包；根据RTP包头内的sequence number域判断是否出现丢包；如果出现丢包，则将选取的具有关联关系的目的地址和目的端口中的目的端口确定为接收视频的UDP端口。
下面结合步骤1～步骤5详细描述确定接收视频的UDP端口的流程，具体步骤如下：
步骤1、导出抓包文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口及包大小；
步骤2、针对每个目的地址IPi，统计各目的端口上接收到的数据的总大小；
步骤3、针对每个目的地址IPi，找到接收的的数据量最多的端口PORTi；
如果只有一个目的地址IP0，则相应的目的PORT0即为要输出的端口号，本流程完成；
步骤4、将所有的IPi:PORTi按接收到的数据量排序，选出最大的两个IPm0:PORTm0、IPm1:PORTm1；
步骤5、对IPm0:PORTm0、IPm1:PORTm1分别执行步骤51～52，记当前的目的地址、目的端口分别为IPj、PORTj；
步骤51、将目的地址、目的端口分别为IPj、PORTj的UDP包内载荷解析成RTP包；
步骤52、根据RTP包头内的sequence number域判断是否出现丢包；如果出现丢包，则IPj、PORTj即为本流程的输出，本流程结束。
实施例三
参见图9，图9是本发明实施例提供的一种视频处理装置的结构图，如图9所示，视频处理装置900包括：第一确定模块901和第一计算模块902，其中：
第一确定模块901，用于确定视频的编码质量V_MOSC、所述视频的由于丢包引起的失真V_DP和所述视频的视频抖动失真降低分V_JD；
第一计算模块902，用于根据所述视频的编码质量V_MOSC、所述视频的由于丢包引起的失真V_DP和所述视频的视频抖动失真降低分V_JD，计算视频传输质量的评估结果。
可选地，第一计算模块902根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
参见图10，可选地，在本发明实施例中，第一确定模块901包括：
第一确定单元9011，用于确定所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的平均视频帧损伤率V_AIRF、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项；
第一计算单元9012，用于根据所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的平均视频帧损伤率V_AIRF、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真V_DP。
可选地，第一计算单元9012根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真V_DP：
Figure BDA0001267057810000201
上述公式中，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
继续参见图10，所述第一确定模块901还包括：
第二确定单元9013，用于确定所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项；
第二计算单元9014，用于根据所述视频的编码质量V_MOSC、视频的最小平均意见值MOS_MIN、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度V_CCF、视频的丢包事件频率V_PLEF中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真V_DP。
可选地，第二计算单元9014根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真V_DP：
Figure BDA0001267057810000202
上述公式中，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
继续参见图10，所述第一确定模块901还包括：
第三确定单元9015，用于确定所述视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
第三计算单元9016，用于根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述第三计算单元9016根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分V_JD：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
可选地，第三确定单元9015可以包括：
获取子单元，用于从所述视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
第一计算子单元，用于根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
第二计算子单元，用于根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，所述第一计算子单元根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000211
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，第二计算子单元通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
参见图11，可选地，装置900还包括：
第一获取模块903，用于获取视频传输过程中的日志文件；
第二确定模块904，用于根据所述日志文件确定接收视频的UDP端口；
第二获取模块905，用于获取所述UDP端口上的所有UDP数据；
第一分隔模块906，用于将所述UDP数据分隔成视频帧。
继续参见图11，可选地，所述第二确定模块904包括：
第一获取单元9041，用于获取所述日志文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口和UDP包的大小；
第一统计单元9042，用于针对每个目的地址，统计各个目的端口上接收到的UDP包的总数据量，并建立每个目的地址与接收到的数据量最多的目的端口的关联关系；
第一排序单元9043，用于按照目的端口接收到的数据量对具有关联关系的目的地址和目的端口进行排序，从排序结果中选取预定数量的具有关联关系的目的地址和目的端口；
第一解析单元9044，用于将目的地址和目的端口分别为选取的具有关联关系的目的地址和目的端口的UDP包内载荷解析成RTP包；
第一判断单元9045，用于根据RTP包头内的序列号sequence number域判断是否出现丢包；如果出现丢包，则将选取的具有关联关系的目的地址和目的端口中的目的端口确定为接收视频的UDP端口。
视频处理装置能够实现图1至图6、以及图8的方法实施例中实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
实施例四
参见图12，图12是本发明实施例提供的一种视频处理装置的结构图，如图12所示，视频处理装置1200包括：第三获取模块1201、第二计算模块1202和第三计算模块1203，其中：
第三获取模块1201，用于从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
第二计算模块1202，用于根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
第三计算模块1203，用于根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
可选地，所述第二计算模块1202根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure BDA0001267057810000231
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
可选地，所述第三计算模块1203通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
可选地，如图13所示，所述装置1200还包括：
第四获取模块1204，用于获取视频传输过程中的日志文件；
第三确定模块1205，用于根据所述日志文件确定接收视频的用户数据报协议UDP端口；
第五获取模块1206，用于获取所述UDP端口上的所有UDP数据；
第二分隔模块1207，用于将所述UDP数据分隔成视频帧。
可选地，继续参见图13，所述第三确定模块1205包括：
第二获取单元12051，用于获取所述日志文件中每一个UDP包的目的地址、目的端口和UDP包的大小；
第二统计单元12052，用于针对每个目的地址，统计各个目的端口上接收到的UDP包的总数据量，并建立每个目的地址与接收到的数据量最多的目的端口的关联关系；
第二排序单元12053，用于按照目的端口接收到的数据量对具有关联关系的目的地址和目的端口进行排序，从排序结果中选取预定数量的具有关联关系的目的地址和目的端口；
第二解析单元12054，用于将目的地址和目的端口分别为选取的具有关联关系的目的地址和目的端口的UDP包内载荷解析成实时传输协议RTP包；
第二判断单元12055，用于根据RTP包头内的序列号sequence number域判断是否出现丢包；如果出现丢包，则将选取的具有关联关系的目的地址和目的端口中的目的端口确定为接收视频的UDP端口。
视频处理装置能够实现图1至图6、以及图8的方法实施例中实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
实施例五
参见图14，图中示出了视频处理方法的流程，该方法的执行主体可以是终端，也可以是评估服务器，具体步骤如下：
步骤1401、确定视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
步骤1402、根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，在上述步骤1402中根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000241
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
当然可以理解的是，视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率均可以采用现有的技术方式，在此不再复述。
实施例六
参见图15，图中示出了视频处理方法的流程，该方法的执行主体可以是终端，也可以是评估服务器，具体步骤如下：
步骤1501、确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
步骤1502、根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率，计算所述视频的由于丢包引起的失真中的一项或多项。
可选地，在上述步骤1502中可以根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000251
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
实施例七
参见图16，图中示出了视频处理方法的流程，该方法的执行主体可以是终端，也可以是评估服务器，具体步骤如下：
步骤1601、确定视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
步骤1602、根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，上述步骤1602中可以根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
上述公式中，V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，需要说明的是，上述参数可以采用的现有的方式计算得到，在此不再复述。
上述公式中，v15、v16、β为预设的系数值。例如，v15＝0.003、v16＝20、β＝1000，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v15、v16，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v15、v16的取值，来调整视频的视频抖动失真降低分，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
实施例八
参见图17，图中示出了一种视频处理装置，所述装置1700包括：
第三确定模块1701，用于确定视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第四计算模块1702，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，在本发明实施例中，所述第四计算模块1702根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000261
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率。
上述公式中，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v7～v14的取值，来调整视频的由于丢包引起的失真V_DP，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
实施例九
参见图18，图中示出了一种视频处理装置，所述装置1800包括：
第四确定模块1801，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第五计算模块1802，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
可选地，所述第五计算模块1802根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure BDA0001267057810000271
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率。
上述公式中，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。例如，v7＝－0.0500166，v8＝0.999622，v9＝0.159901、v10＝－3.30004、v11＝7.99991、v12＝0.54319、v13＝0.0569198、v14＝0.162497，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v7～v14的取值，来调整视频的由于丢包引起的失真V_DP，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
实施例十
参见图19，图中示出了一种视频处理装置，所述装置1900包括：
第五确定模块1901，用于确定视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
第六计算模块1902，用于根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
可选地，所述第六计算模块1902根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
上述公式中，V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，需要说明的是，上述参数可以采用的现有的方式计算得到，在此不再复述。
上述公式中，v15、v16、β为预设的系数值。例如，v15＝0.003、v16＝20、β＝1000，当然也并不限于此。
需要说明的是，上述v15、v16，可以以其他客观评估算法或者主观评估算法的结果为参考，通过调节v15、v16的取值，来调整视频的视频抖动失真降低分，最终可使得视频传输质量的评估结果V_MOSN与参考值尽量接近。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一项或多项实施例中。
在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，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，或者网络侧设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述的原理前提下还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也在本发明的保护范围内。

Claims (16)

1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分；
根据所述视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果；
其中，所述确定所述视频的视频抖动失真降低分，包括：
确定所述视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述确定所述视频的由于丢包引起的失真，包括：
确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
所述确定所述视频的由于丢包引起的失真，包括：
确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率V_IR、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure FDA0002388065880000021
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure FDA0002388065880000022
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述视频的抖动因子，包括：
从视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure FDA0002388065880000031
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子，包括：
通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
9.一种视频处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分；
第一计算模块，用于根据所述视频的编码质量、所述视频的由于丢包引起的失真和所述视频的视频抖动失真降低分，计算视频传输质量的评估结果；
所述第一确定模块还包括：
第三确定单元，用于确定所述视频的丢包质量、所述视频的最小平均意见值和视频的抖动因子；
第三计算单元，用于根据所述视频的丢包质量、视频的最小平均意见值和视频的抖动因子，计算所述视频的视频抖动失真降低分。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块根据如下公式计算视频传输质量的评估结果：
V_MOSN＝V_MOSC－V_DP－V_JD
V_MOSN为视频传输质量的评估结果，V_MOSC为视频的编码质量，V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_JD为视频的视频抖动失真降低分。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第一计算单元，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的平均视频帧损伤率、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真；或者
所述第一确定模块还包括：
第二确定单元，用于确定所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项；
第二计算单元，用于根据所述视频的编码质量、视频的最小平均意见值、视频的序列损伤率、视频的内容复杂度、视频的丢包事件频率中的一项或多项，计算所述视频的由于丢包引起的失真。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一计算单元根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure FDA0002388065880000041
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_AIRF为视频的平均视频帧损伤率，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值；或者
所述第二计算单元根据如下公式计算所述视频的由于丢包引起的失真：
Figure FDA0002388065880000042
V_DP为视频的由于丢包引起的失真，V_MOSC为视频的编码质量，MOS_MIN为视频的最小平均意见值，V_IR为视频的序列损伤率，V_CCF为视频的内容复杂度，V_PLEF为视频的丢包事件频率，v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13、v14为预设的系数值。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第三计算单元根据如下公式计算所述视频的视频抖动失真降低分：
V_JD＝(V_MOSP-MOS_MIN)×max(v15×(β×JF-v16),0)
V_JD为视频的视频抖动失真降低分，V_MOSP为视频的丢包质量、MOS_MIN为视频的最小平均意见值，JF为视频的抖动因子，v15、v16、β为预设的系数值。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第三确定单元包括：
获取子单元，用于从所述视频的所有视频帧中获取完整接收没有丢失的视频帧；
第一计算子单元，用于根据所述视频帧的接收时间、所述视频帧的发送时间和视频时钟频率，计算视频帧的时延抖动平滑值；
第二计算子单元，用于根据所述视频帧的时延抖动平滑值计算所述视频的抖动因子。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一计算子单元根据如下公式计算视频帧的时延抖动平滑值：
Ji+1＝α×Ji+(1-α)×d
Figure FDA0002388065880000051
Ji+1为接收到第i+1帧的视频帧的时延抖动平滑值，α为平滑因子，Ji为接收到第i帧的视频帧的时延抖动平滑值，d为抖动系数，fi+1为第i+1帧的视频帧，fi为第i帧的视频帧。
16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二计算子单元通过计算所述视频帧的时延抖动平滑值的绝对值的平均值，得到所述视频的抖动因子。
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