CN1422498A

CN1422498A - 提供一个可分级动态客观量度的自动视频质量评价的系统和方法

Info

Publication number: CN1422498A
Application number: CN01807935A
Authority: CN
Inventors: W·阿利; C·C·A·M·范宗
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2000-12-12
Filing date: 2001-11-26
Publication date: 2003-06-04
Also published as: EP1342380A2; US20020071614A1; JP2004516566A; US6798919B2; KR20020076303A; WO2002049369A2; WO2002049369A3

Abstract

本发明公开了一种用于提供一个可分级动态客观量度从而对一个视频图像进行自动视频质量评价的改进的方法和系统(100)。该系统(100)包括一个客观量度控制器(150)，它能够接收多个客观量度模型单元(120，130，140)。该系统判断根据一个多个客观量度图表的加权平均值确定一个可分级动态客观量度。可分级动态客观量度表示一个视频图像的客观量度测量与视频图像的主观测量之间的最相关值。每个客观量度图形的加权值依赖于正被评价的视频图像的类型而被增加或者减少。每个客观量度图形可被加入到该系统(100)中也可从系统(100)中被删除。当多个客观量度模型单元接收到新的视频图像的时候，该系统能够连续确定一个新的可分级动态客观量度的值。

Description

提供一个可分级动态客观量度的自动视频质量评价的系统和方法

发明领域

本发明通常是针对用于评价视频质量的系统和方法，并且，特别是针对一种能够为自动评价一个视频图像的视频质量提供一个可分级动态客观量度的改进的系统和方法。

发明背景

视频专家一直在寻找用于提供视频图像的质量的新的计算原则和方法。其首要的目的是为了尽可能的获得视觉上最吸引人的视频图像。最终的标准是问题“观众喜欢多么好的最终图像？”回答这一问题的一种途径是具有一个观众成员组，观察特定的视频序列并且将观众关心的有关结果图像质量的观点记录下来。但是，这种结果将随着观众组之间的多样性而从一个组变化到另一个组。这个问题通常是当依赖于人们的主观观点的时候就会遇到。当观众组是由非专家构成的时候这个问题的严重性就会有所增加。

单凭人类的感知以及主观观点产生的结果通常要进行顺序统计分析从而去除那些由于主观结果的非确定性造成的含糊不清。已经提出了线性以及非线性启发统计模型来规划主观结果的类型并能够获得表示视频质量的优点(或缺点)的特定的量度图表。以这种方式测量视频质量的过程被称为“主观视频质量估计”。

主观视频质量估计方法提供了可见视频仿真的有效指示。但是，主观视频质量估计方法在自然性，复杂性，时间消耗上具有随机性，并且有时会难于应用。此外，在选择合适的观众用于观察组成员上还存在问题。一个未经过训练的观众对新的视频处理方法的适宜性无法作出较好的判断。但是，一个未经过训练的观众通常能精确的代表市场上的普通消费者。另一方面，一个受过训练的专家观众将会过度的检测普通消费者通常不会注意的小毛病。

为了避免用于评价视频质量的主观方法的缺点，需要使用自动的客观方法来评价视频质量。自动的客观方法寻找获得客观量度图表从而量化视频质量的优点(或者缺点)。用于获得一个或者多个视频质量的客观测量的过程必须是自动的从而当在视频流中顺序的出现视频法则的时候，能够快速的分析视频法则的不同类型。

视频质量的客观测量是完全可测定的。就是说，当测试重复的时候(假设保持同样的设定)其结果通常是相同的。

由于本发明的总的目标是为观众提供最具吸引力的图像，视频质量的客观测量的最终的评价值是客观测量与主观结果之间的相关程度。在校正客观获得的结果(自动产生的)与主观获得的结果(来自于人们的观点)中通常使用统计分析。

在本技术中需要一种改进的系统和方法能够自动的测量视频质量。自动测量视频质量的过程被称为“客观视频质量估计”。

提供了几种不同类型的法则能够提供客观视频质量估计。法则通常被称为“客观视频质量模型”。来自于视频质量专家组(VQEG)的报告提出并描述了一种在10个客观视频质量模型中进行的评价。报告公开于1999，12月，题目为“视频质量专家组关于视频质量估计的客观模型的确认的最终报告”。目前这篇文章可以在互联网上找到，网址为：http：//www.crc.ca/VQEG。

每一个不同的客观视频质量模型都提供了其自身的不同的视频质量测量，被称为“客观量度”(objective metric)。一个“双终端”客观量度是利用一个初级原始视频图像以及一个次级处理过的视频图像评价视频质量。一个“双终端”客观量度将初级原始视频图像与次级处理过的视频图像进行比较，通过在原始视频图像中确定出其变化来评价视频质量。一个“单一终端”客观量度是不参照原始视频图像来评价视频质量。一个“单一终端”客观量度在一个视频图像上应用了一个计算法则从而评价其质量。

已经发现在所有的环境下并且对于所有的仿真，没有一个单一客观量度要优于所有其它的客观量度。每一个客观量度都有其自身的优点和缺点。客观量度在性能(即，它们的结果与主观质量估计结果有多么相关)，以及稳定性(即，它们处理不同类型的视频仿真的好坏程度)以及复杂性(即，执行计算法则需要多少计算能量)上有很大的不同。

客观量度的应用有一个很广泛的范围。例如，为了判断一个广播视频信号的质量需要快速实时客观量度。另一方面，为了判断非实时的视频仿真的质量最好采用更为复杂以及可靠的量度。

仅使用一种客观量度(以及一个客观视频质量模型)将视频信号的质量评价限制在评价能够从所使用的客观量度获得的水平。在本技术中需要一个改进的系统和方法，其使用多于一个客观量度用于视频质量评价。

本发明一般包括一个改进的用于提供一个可分级动态客观量度的自动评价视频图像的视频质量的系统和方法。

在本发明的一个优选实施例中，本发明中的改进的系统包括一个客观量度控制器，它能够从多个客观量度模型单元中接收多个客观量度图表。客观量度控制器能够在多个客观量度图表中确定一个可分级动态客观量度。

在本发明的一个优选实施例中，本发明中的改进的方法包括：步骤1)在一个客观量度控制器中从所述多个客观量度模型单元中接收多个客观量度图表，以及2)从所述多个客观量度图表确定一个可分级动态客观量度。

发明内容

本发明的一个主要目的是提供一种用于提供一个可分级动态客观量度从而自动的对一个视频图像进行视频质量的评价的系统和方法。

本发明的另一目的是通过获得一个多个客观量度图表的加权平均值来提供一种可分级动态客观量度。

本发明的一个附加目的是通过使用一个相关因子来获得一个多个客观量度的加权平均值从而提供一个可分级动态客观量度，该相关因子表示客观量度图表评价视频图像特征的好坏程度。

本发明的另一目的是当新的视频图像被持续的接收的时候，能够从多个客观量度图表的新的值中确定一个可分级动态客观量度的新的值。

前面已经广泛的描述了本发明的技术特征以及技术优势从而使得本领域的技术人员能够更好的理解本发明下面的详细描述。本发明的附加的特点和优点将在以后进行描述从而构成本发明的权利要求的主题。本发明的技术人员应该清楚为了实现本发明的同样的目的，他们可以容易的将这里公开的概念和特别的实施例作为基础而对其进行改变或者设计成其它的结构。本领域的技术人员应该意识到同样的结构并不背离本发明的广义的精神和范围。

在开始进行本发明的详细描述以前，最好对本文中通篇使用的特定的词语和短语的含义进行描述：词语“包括”和“包含”以及它们的变形指的是包括但不限于；词语“或者”是包括，意思是“和/或”；短语“与之相关”以及“与之相连”以及它们的变形，意思是包括，被包含于，与之相连，包含，被包含于，相连，耦合，与之相联络，合作，交织，并列，与之接近，临近，有，拥有或者类似的意思；以及词语“控制器”“处理器”，或者“装置”意思是任何设备，系统或者至少控制一个操作的部分，这样的设备可以以硬件，固件或软件，或者至少其中的两种组合来实现。应当注意到与任何特殊的控制器相关的功能都可以集中或者分散的处理，或者本地或远程的处理。这里提供了在本专利文件中通篇使用的特定的词语和短语的意思，本领域的技术人员应当明白，在很多，如果不是最多的情况下，这样的定义以及这样定义的词语和短语的使用应用优先。

附图说明

为了更完全的理解本发明以及本发明的优点，在下面的描述中将结合随后的附图作为参考，其中同样的附图标记表示同样的对象，并且其中：

附图1是一个方框图，表示1)多个客观量度模型单元，用于从一个视频流中获得多个客观量度图表，以及2)一个客观量度控制器，能够使用多个客观量度图表确定一个可分级动态客观量度；以及

附图2是一个流程图，表明本发明的改进系统的较为优化的操作方法。

最佳实施方式

下面将要描述的附图1和附图2，以及在本专利文件中阐述的多个实施例仅是通过示例的方式描述出本发明的改进系统和方法的原则，不能以任何方式限制本发明的范围。本领域的技术人员应当清楚本发明的原则能够成功的应用于用于评价视频质量的任意类型的设备中。

附图1表示了提供一个可分级动态客观量度的自动视频质量评价的系统100。系统100接收视频流110。多个客观量度模型单元(120，130，...，140)中的每一个接收一个视频流110的信号拷贝。客观量度模型单元120应用一个第一客观量度模型(被称为“量度1”)，从而获得一个第一量度图表，f(1)，它表示基于第一客观量度模型的视频信号的质量。第一量度图表，f(1)，被提供给控制器150。

类似的，客观量度模型单元130应用一个第二客观量度模型(被称为“量度2”)，从而获得一个第二量度图表，f(2)，它表示基于第二客观量度模型的视频信号的质量。第二量度图表，f(2)，被提供给控制器150。以这种方法继续，其它的客观量度模型单元被加入进来，直到最后的客观量度模型单元140被加入。客观量度模型单元140作为最后一个客观量度模型(被称作“量度N”)。客观量度模型单元(120，130，...，140)获得了多个量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))并将其提供给控制器150。

量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))表示由N个不同的客观量度确定的视频流的N个评价质量。量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))也可被指定为f(i)，其中i的值从1到N。

下面将进行详细描述，本发明中的系统100提供了一种用于使用量度图表f(i)来计算一个可分级动态客观量度的系统和方法。字母“F”(图1所示)表明为本发明中的可分级动态客观量度。

本发明中的系统100包括一个控制器150以及存储器160。控制器150包括一个传统的微处理芯片。控制器150通过信号通信线(图1所示)耦合到多个客观量度模型单元(120，130，...，140)。控制器150与安装在存储器160中的操作系统(图中未示出)共同操作用于处理数据，存储数据，恢复数据以及输出数据。控制器150通过执行存储在存储器160中的计算机指令计算可分级动态客观量度“F”。

存储器160可以包括随机访问存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，或者随机访问存储器(RAM)以及只读存储器(ROM)的组合。在本发明的一个优选实施例中，存储器160可以包括一个非易失性随机访问存储器(RAM)，例如闪存。存储器160也可以包括一个大型存储数据设备，例如一个硬盘驱动器(图1中未示出)，或者一个紧致盘只读存储器(CD-ROM)(图1中未示出)。

应当注意到本发明中的系统和方法可被应用多种类型的视频处理系统中，包括，但不限于，基于电视机的硬盘驱动器以及基于视频记录器的硬盘驱动器，例如一个回访电视TV^TM视频记录器或者一个TiVO^TM视频记录器。

控制器150以及量度计算法则170共同包括一个客观量度控制器，它能够用于执行本发明。在存储在存储器160中的量度计算法则170中的计算机指令的指导下，控制器150利用量度图表f(i)计算一个可分级动态客观量度“F”。

控制器150中的加权单元190动态的检测视频序列的当前发生特征。当前发生特性可以包括这样的特征，例如清晰度，色度，饱和度，运动，以及这种类型的特征。加权单元190为每一个客观量度(量度1，量度2，...量度N)指派一个值(或“加权”)w(i)。例如，如果在使用一个特定的视频信号的第一种类型的时候，量度1是最好的，那么w(1)的值就被给定为一个高于其它的w(i)的值。相反的，如果当使用视频信号的同一类型的时候，量度2不是非常的好，那么w(2)就被给定一个低于其它的w(i)的值。如果现在使用视频信号的第二种类型，很可能当用于视频信号的第二种类型的时候，量度1不如量度2好。

一般来说，加权单元190选择的值w(i)依赖于加权单元190动态检测的视频信号的类型而发生变化。控制器150使用量度计算法则170计算每一个w(i)和f(i)的乘积的和。就是：

S＝w(1)f(1)+w(2)f(2)+...+w(N)f(N) (1)

或者

S＝∑w(i)f(i) (2)

其中i的值从1到N。

相关因子r(i)与每一个量度图表f(i)相联系。相关因子r(i)是由下面的等式获得的：

r(i)＝1-[A(I)/B] (3)

其中

A(i)＝6∑[X(i，j)-Y(i，j)² (4)

其中j的值从1变化到n。

并且其中

B＝n(n²-1) (5)

X(i，j)的值是一个视频图像的一套n个客观数据值。Y(i，j)的值是同样的视频图像的一套n个主观数据。就是说，X数据点的数目(n)与Y数据点的数目(n)相同。

值r(i)被称作“枪兵级别”相关因子。值r(i)是客观值X与主观值Y相匹配的程度的测量值。对于每一个量度f(i)的相关因子r(i)的值是已知的，其已由统计分析在先前被确定。相关因子r(i)的值被存储在存储器150的量度查找表180中。

可以获得一个用于可分级动态客观量度的“最佳匹配”值“F”。“F”的“最佳匹配值”表示视频质量的客观量度检测(自动产生的)与视频质量的主观检测(来自于人们的观点)之间的最高的相关级别。“F”的“最佳匹配值”表示视频质量的客观检测与视频质量的主观检测之间的最为接近的值。由于视频流中的视频图像是持续变化的，“最佳匹配”则需要持续的自动更新。单词“动态的”表示的是在一个视频流中考虑到视频图像的连续变化，本发明中的客观量度持续改变其值的能力。

如前所述，当视频序列发生的时候，加权单元190持续的(即，动态的)检测视频序列的特征。对于每一个相关因子r(i)，加权单元190持续的将w(i)的值指派给每一个量度图表f(i)。为了动态的获得“F”的“最佳匹配值”，量度计算法则170确定一个对于每一个r(i)的值来说，使值S为最大的w(i)的值。这些值中的最大值(即，最大值)被选做是可分级动态客观量度值“F”。就是：

F＝Maximun[S(r(1)，S(r(2)，...，S(r(N)] (6)

可分级动态客观量度“F”被称作是“可分级的”是因为新的客观量度模型单元可以很简便的被加入(只要它们的相关因子r(i)被定义)。此外，不再需要的客观量度模型单元还能够轻松的被删除。

本发明中的可分级动态客观量度“F”提供了很大的灵活性。例如，对于快速(实时)视频信号，任何复杂的测量客观量度都可以被关掉从而使得它们的量度图表在量度计算过程中不再考虑。对于仿真以及视频链式优化设备来说，其中执行量度计算会利用更多的时间，更为复杂的测量客观量度就可以被打开从而使得在量度计算过程中它们的量度图表能够被考虑。

本发明中的可分级客观量度避免了任何单一的客观量度的缺陷。这是因为加权单元190将给在一套特定的仿真中执行较差的客观量度指派一个低的权值w(i)。本发明的可分级动态客观量度在与任何单一客观量度的比较时，实现了与主观测试结果的最好的相关。本发明中可分级动态客观量度至少与在所有环境中的最好的单一客观量度一样的好。因为可分级动态客观量度允许包含任何客观量度，本发明中的系统和方法并不限于使用一个特定类型的客观量度(例如，一个“单一终端”客观量度或者一个“双终端”客观量度)。

应当注意，如果需要的话，本发明中已由软件执行的元件(例如，加权单元190)，可以由硬件来实现。

附图2是一个流程图表，表明了本发明中的系统的操作方法。本发明的步骤通常以附图标记200表示。一个来自于视频流110的视频图像被提供给N个客观量度模型单元(120，130，...140)。N个客观量度模型单元(120，130，...140)评价该视频图像并分别获得了量度图表，f(i)(步骤205)。

然后在客观量度控制器150中的加权单元190动态的检测视频图像的视频特征，并为N个量度图表指派N个加权值，w(i)(步骤210)。对于每一个相关因子，r(i)，客观量度控制器150计算一个加和，S(r(i))，它等于加权值w(i)与量度图表f(i)的每一个乘积的和(步骤215)。

然后，客观量度控制器150计算和S(r(i))的最大值，它与视频质量的客观测量与视频质量的主观测量之间的最佳匹配值相对应(步骤220)。然后客观量度控制器150将该值指派为可分级动态客观量度的值“F”(步骤225)。然后客观量度控制器150输出该“F”值(步骤230)。

在值“F”已被输出以后，判断客观量度控制器150是否仍在接收视频图像(判断步骤235)。如果视频已经结束，则处理过程结束。如果视频尚未结束，并且接收了更多的视频图像，那么控制回到步骤205并且客观量度控制器150继续以上述描述的方式进行处理。

本发明已经描述了一种用于提供一种可分级动态客观量度的评价视频图像的视频质量的系统。应当明白本发明中的“可分级动态量度”是一个一般的情况，提供一种“静态客观量度”的更为特殊的情况作为一个子集被包含于其中。为了提供一个“静态客观量度”，本发明1)从多个客观量度模型单元中接收多个客观量度图表，以及2)为多个客观量度图表中的每一个确定一个加权值，w(i)，以及3)以后，在为视频流110计算客观量度“F”的过程中，保持加权值w(i)恒定(即，不变)。

尽管本发明已被详细的描述，但是本领域的技术人员应当理解在不背离本发明的精神和范围内它们可以以最广泛的形式作出各种改变、替换以及变形。

Claims

1.一种提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，所述系统(100)包括一个客观量度控制器(150，170，180，190)，它能够从多个客观量度模型单元(120，130，...140)接收多个客观量度图表(f(1)，f(2)...，f(N))，并能够根据所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...，f(N))确定所述可分级动态客观量度(F)。

2.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)...，f(N))的数目可以从2变化到N，其中N是一个整数。

3.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)能够根据所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...，f(N))的加权平均值确定所述可分级动态客观量度(F)。

4.一种如权利要求3所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)包括一个加权单元(190)，它能够为所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...，f(N))中的每一个指派一个加权值。

5.一种如权利要求4所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中加权单元(190)通过为每一个所述客观量度图表(f(i))使用一个相关因子r(i)来为所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...，f(N))指派一个加权值，其中对于一个客观量度图表(f(i))，每一个相关因子r(i)表示客观量度图表(f(i))评价视频图像特征的好坏程度。

6.一种如权利要求5所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述相关因子是由下面给出的：

r(i)＝1-[A(I)/B] (3)

其中

A(i)＝6∑[X(i，j)-Y(i，j)]² (4)

其中j的值从1变化到n。

并且其中

B＝n(n²-1) (5)

X(i，j)的值是一个视频图像的一套n个客观数据值。Y(i，j)的值是同样的视频图像的一套n个主观数据。

7.一种如权利要求5所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述加权单元(190)从一个与所述客观量度控制器(150，170，180，190)相耦合的量度参数查找表(180)获得每一个所述相关因子r(i)，其中所述查找表(180)包括先前记录的所述相关因子的值，r(i)。

8.一种如权利要求5所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)能够计算多个和，其中每一个和，S(r(i))等于对于每一个所述相关因子r(i)而言，每一个加权值w(i)与量度图表f(i)的乘积之和。

9.一种如权利要求8所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)能够通过选择所述可分级动态量度(F)为多个加和S(r(i))中的最大值从而获得所述可分级动态客观量度(F)，其中所述最大值表示所述视频图像的客观量度测量与所述视频图像的主观测量之间的最好相关。

10.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)当所述多个客观量度模型单元(120，130，...，140)持续的接收到新的视频图像的时候，能够从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)的新的值中持续的确定一个新的可分级动态客观量度的值。

11.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)能够在所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))中加入至少一个客观量度(f(i))，以及其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)能够从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)中删除至少一个客观量度(f(i))。

12.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述客观量度控制器(150，170，180，190)包括：

一个控制器(150)能够从多个客观量度模型单元(120，130，...，140)接收多个客观量度图表f(i)；以及

一个包含在与所述控制器(150)相耦合的存储器(160)中的量度计算法则(170)，所述量度计算法则(170)包括能够被所述控制器(150)执行的指令从而确定一个值(F)，所述可分级动态客观量度(F)为来自于所述多个客观量度图表f(i)的加权平均值。

13.一种如权利要求12所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，其中所述量度计算法则(170)包括能够被所述控制器(150)执行的指令从而确定一个值，F，对于所述可分级动态客观量度(F)，根据下面的公式计算：

F＝Maximun[S(r(1)，S(r(2)，...，S(r(N)]

其中与每一个相关因子r(i)相对应的S(r(i)的值由下面的公式确定：

S＝∑w(i)f(i)

其中i的值从1变换到N，以及其中f(i)表示客观量度图表，以及w(i)表示被指派给所述客观量度图表f(i)的加权值w(i)。

14.一种如权利要求1所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，包括：

多个客观量度模型单元(120，130，...140)；

一个客观量度控制器(150，170，180，190)，能够从所述多个客观量度模型单元(120，130，...140)接收多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))，以及能够从所述多个客观量度图表f(i)的加权平均中为所述可分级动态客观量度(F)确定一个值F，其中所述F表示一个客观量度，它表示视频质量的客观量度测量与视频质量的主观测量之间有最大的相关级别。

15.一种提供一种静态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的系统(100)，所述系统包括一个客观量度控制器(150，170，180，190)能够从多个客观量度模型单元(120，130，...140)接收多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)；以及能够从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))确定所述静态客观量度(F)。

16.一种用于提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，包括步骤：

-在一个客观量度控制器(150，170，180，190)中从一个多个客观量度模型单元(120，130，...140)接收多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)；以及

-从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))确定所述可分级动态客观量度(F)。

17.一种如权利要求15所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，其中从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))确定所述可分级动态客观量度(F)的步骤包括从所述客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))的加权平均中确定所述可分级动态量度(F)的步骤。

18.一种如权利要求17所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，其中从所述客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))的加权平均中确定所述可分级动态量度(F)的步骤包括步骤：

给所述多个客观量度表(f(1)，f(2)，...f(N))的每个量度表获取一个相关因子r(i)，它代表了一个客观量度评价视频图像特性有多好；用所述控制因子r(i)来给所述多个客观量度表(f(1)，f(2)，...f(N))指定一个加权值。

19.一种如权利要求18所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，进一步包括步骤：

-计算多个加和，其中每一个和，S(r(i))等于对于每一个所述相关因子r(i)而言，每一个加权值w(i)与量度图表f(i)的乘积的和。

-选择所述可分级动态量度(F)为多个加和S(r(i))中的最大值从而获得所述可分级动态客观量度(F)，其中所述最大值表示所述视频图像的客观量度测量与所述视频图像的主观测量之间的最好相关。

20.一种如权利要求16所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，进一步包括步骤：

-当所述多个客观量度模型单元(120，130，...，140)持续的接收到新的视频图像的时候，在所述客观量度控制器(150，170，180，190)中，从所述多个客观量度模型单元(120，130，...，140)接收所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)的新的值；以及

-从所述多个客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N)的新的值中持续的确定一个新的可分级动态客观量度的值(F)。

21.一种如权利要求18所述的提供一种可分级动态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，进一步包括步骤：

-给一个客观量度指派一个低加权值(f(i))从而产生一个不期望的客观量度图表；以及

-给一个客观量度指派一个高加权值(f(i))从而产生一个期望的客观量度图表。

22.一种提供一种静态客观量度(F)的评价视频图像的视频质量的方法，包括步骤：

-为每一个所述客观量度图表(f(1)，f(2)，...f(N))确定一个加权值w(i)；

-保持所述加权值为常量；以及

-利用所述恒定的加权值计算所述静态客观量度(F)。