[发明专利]基于内容的HEVC码流质量预测模型

权利要求书

1.一种基于内容的HEVC码流质量预测模型系统，其特征在于：包括视频特征提取模块(1)，内容类型分类矩阵计算模块(2)和质量预测模型模块(3)，所述视频特征提取模块(1)利用码流中提取的视频特征信息，在所述内容类型分类矩阵计算模块(2)中建立内容相关矩阵，然后利用内容相关矩阵通过所述质量预测模型模块(3)建立视频质量预测模型，从而预测视频质量，具体为：

所述视频特征提取模块(1)能从已编码的码流中提取能影响视频质量或者与视频质量相关的基本特征参数数据，包括运动矢量、码率、变换系数和其他量化参数；

所述内容类型分类矩阵计算模块(2)包括时域复杂度子模块(4)、空域复杂度子模块(5)、码率标准差子模块(6)和非零变换系数百分比子模块(7)，所述时域复杂度子模块(4)利用时域信息计算时域因子数据，所述空域复杂度子模块(5)利用空域信息计算空域因子数据，所述码率标准差子模块(6)利用平均码率信息计算码率调制因子数据，所述非零变换系数百分比子模块(7)利用非零变换系数权重计算变换系数调制因子数据；

所述质量预测模型模块(3)利用所述内容类型分类矩阵计算模块(2)计算所得内容信息和量化参数信息，通过计算建立视频质量预测模型。

2.根据权利要求1所述基于内容的HEVC码流质量预测模型系统，其特征在于，在所述内容类型分类矩阵计算模块(2)中建立内容相关矩阵，内容相关矩阵的计算公式如下：

CTC＝a+b*T_{inf o}+c*S_{inf o}+d*B_dev+e*ρ (ⅰ)

其中，CTC表示内容相关矩阵，T_{inf o}表示序列时域复杂度因子，S_{inf o}表示空域复杂度因子，B_dev表示码率的标准差因子，ρ表示经过量化的变换系数中非零系数的百分比因子，a＝19865.338，b＝21668.041，c＝-43044.104，d＝0.563，e＝-1207737.87。

3.根据权利要求2所述基于内容的HEVC码流质量预测模型系统，其特征在于：对于所述序列时域复杂度因子T_{inf o}，在所述时域复杂度子模块(4)中通过如下公式计算处理得到：

其中，B_ave表示平均码率，表示运动区域的比重，M_arg表示对应运动区域的平均幅度，表示序列的运动量；

在所述时域复杂度子模块(4)中，在(ⅱ)式中的平均码率B_ave通过如下公式计算处理得到：

其中，Bits_i表示第i帧的输出码率，N代表编码的帧数。

在所述时域复杂度子模块(4)中，在(ⅱ)式中的对应运动区域的平均幅度M_arg通过如下公式计算处理得到：

在公式(iv)和公式(v)中，K_i表示第i帧中非零运动矢量的数目，w和h分别代表视频帧的宽度和高度，M_i表示第i帧中非零运动矢量的平均幅值，N代表编码的帧数，对应运动区域的平均幅度M_arg通过对每一帧的M_i求均而得到，所述M_arg也作为表示时域复杂度特征的一种参数；

在所述时域复杂度子模块(4)中，在(ⅱ)式中的运动区域的比重通过如下公式计算处理得到：

在公式(vi)和公式(ⅶ)中，count_i(MV_non-zero)表示第i帧中非零运动矢量的数目，count_i(MV)表示第i帧中总的运动矢量数目，N表示编码的帧数，C_i表示第i帧视频中非零运动矢量的比例，所述C_i也作为表示时域复杂度特征的一种参数，表示检测视频中的运动区域所占比例，越大表示静止区域所占比重越大。