[发明专利]一种基于GOP的视频质量评价方法

说明书

技术领域

本发明属于视频质量检测领域，尤其涉及一种基于GOP的视频质量评价方法。

背景技术

随着计算机与网络通信技术的飞速发展，人们对获得多媒体信息的需求日益旺盛。近年来，与视频相关的应用涵盖各个领域，如视频会议、视频监控和移动电视等。在这些应用中，视频信息送达接受者之前需要经过压缩和传输，而这些过程往往会造成视频质量损失。为了获得更好的主观效果，有必要对视频质量作出评价，根据结果调整编码器和传输信道的相关参数。视频的最终受体是人的眼睛，人眼观察是评价视频质量最精确的方法。然而，由于视频的信息量非常大，依靠人工观察的主观方法对视频质量进行评价需要消耗大量的人力和时间，不适合大规模实际应用。因此，如何根据人眼视觉系统特性建立视频质量评价模型，在此基础上由计算机自动完成视频的质量评价，成为一个非常有意义的课题。

视频客观质量评价方法(Video Objective Quality Assessment)：是指通过设计数学模型对视频进行智能化分析，并按设定的尺度对视频进行自动评分的客观评价方法。视频客观质量评价可以取代人眼，公正地比较不同视频编解码器输出的视频质量，为视频接收端提供参考，做出最优选择。在与网络多媒体相关的视频应用中，视频客观质量评价在服务器质量检测(Quality of Service，QoS)和终端质量体验(Quality of Experience，QoE)上面起到重要作用，根据视频质量评价反馈信息，视频服务器可以动态调整视频编码器参数和传输信道参数，以保证传输稳定性，提高接收端视频质量。

视频质量评价从方法上可以分为主观评价方法和客观评价方法前者凭感知者主观感受评价对象的质量；后者依据模型给出的量化指标衡量视频图像质量。

视频质量评价方法可以分为三类：全参考方法、部分参考方法和无参考方法。全参考方法需要完整的原始视频，部分参考方法则利用原始视频相关的部分信息，而无参考方法只根据待评价视频得出视频质量。

现在视频质量评价方法主要是把视频序列中的所有帧图像都进行质量评价，然后把得到的每一帧的质量分数进行加权处理；

第一，每帧图像都进行评价，工作量很大；

第二，对GOP中的某一帧图像的评价没有侧重点，对最后的质量评价的结果加权处理时，没有区分每帧图像的权重。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术技术的不足提供了一种基于GOP的视频质量评价方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种基于GOP的视频质量评价方法，具体包含如下步骤：

步骤1，获取视频序列中的GOP；

步骤2，对步骤1获取的GOP中的I帧与P帧进行质量评价；

步骤3，对I帧与P帧分配权重加权得出GOP质量分数；

步骤4，对所有的GOP进行加权处理，得出视频序列的质量分数。

作为本发明一种基于GOP的视频质量评价方法的进一步优选方案，所述步骤2具体包含如下步骤：

步骤2.1，对获取的GOP中的I帧与P帧进行块效应评价；

步骤2.2，对获取的GOP中的I帧与P帧进行模糊部分评价。

作为本发明一种基于GOP的视频质量评价方法的进一步优选方案，在步骤3中，GOP质量分数的具体计算如下：

其中，Q_G为对I帧与P帧分配权重加权得出的GOP质量分数，a为I帧对于整个GOP在视频质量评价中得分影响所占的权重，Q_I为I帧单帧的评价分值，b_i为Pi帧对于整个GOP在视频质量评价中得分影响所占的权重，Q_Pi为Pi帧单帧的评价分值，n为P帧的数量。

作为本发明一种基于GOP的视频质量评价方法的进一步优选方案，在步骤4中，视频序列的质量分数的具体计算如下：

其中，Q_V为视频序列的质量分数，M为GOP的数量，Q_GV为视频序列中单个GOP的评价分值，V指代的是评价的视频序列。

作为本发明一种基于GOP的视频质量评价方法的进一步优选方案，在步骤2.2中，I帧与P帧进行模糊部分评价的模糊分数为：