用于估計視頻質量評估的內容復雜度的方法和裝置的制造方法
【專利說明】
[0001] 相關申請的交叉引用
[0002] 本申請要求2012年8月27日提交的TO國際申請?zhí)朠CT/CN2012/080632的權益。
技術領域
[0003] 本發(fā)明涉及一種視頻質量測量，并且更具體地，涉及一種用于確定比特流級別的 視頻質量度量的方法和裝置。所確定的視頻質量度量可以隨后用于例如調整編碼參數，或 提供接收器側的所要求的視頻質量。
【背景技術】
[0004] 通常，視頻內容紋理越多或越復雜，人眼可以容忍的視頻內容中的偽像越多。也就 是說，當通過人眼觀看視頻內容時，視覺偽像可以被視頻內容本身屏蔽。人眼的該屬性被認 為是屏蔽屬性或屏蔽效應。因此，可以在視覺質量評估中考慮內容復雜度。
[0005] 在我們先前的工作中，我們估計內容不可預測性（CU)參數以指示內容復雜度。在 F. Zhang、N. Liao、K. Xie 和 Z. Chen 的、名稱為"Method and apparatus for video quality measurement"的共同擁有的PCT申請中（PCT/CN11/002096,代理人案號PA110061，在下文 中"Zhangl"），其教導通過引用具體合并于此，我們公開了一種用于使用量化參數（QP)預 測視頻質量的方法，該參數通過取決于內容不可預測性的校正函數而調整。
[0006] 在 F. Zhang、N. Liao、K. Xie 和 Z. Chen 的、名稱為 "Video quality measurement" 的另一共同擁有的PCT申請中（PCT/CN2011/082870,代理人案號PA110050,在下文中 "Zhang2"），其教導通過引用具體合并于此，我們公開了一種用于使用從比特流推導的參數 (例如，量化參數、內容不可預測性參數、丟失塊的比例、傳播塊的比例、錯誤隱藏距離、運動 向量、凍結持續(xù)時間和幀速率）來估計壓縮失真因子、切片失真因子和凍結失真因子的方 法。

【發(fā)明內容】

[0007] 本原理提供一種用于評估被包括在比特流中的視頻的視頻質量的方法，包括如下 所述的下列步驟：響應于視頻中的畫面的塊的預測殘差確定內容不可預測性參數；響應于 塊的編碼配置縮放內容不可預測性參數；以及響應于縮放的內容不可預測性參數，確定表 示被包括在比特流中的視頻的視頻質量的質量度量。本原理還提供一種用于執(zhí)行這些步驟 的裝置。
[0008] 本原理還提供一種用于評估被包括在比特流中的視頻的視頻質量的方法，包括如 下所述的下列步驟：響應于視頻中的畫面的塊的預測殘差和編碼配置確定內容不可預測性 參數，其中內容不可預測性參數指示對塊進行預測的難度；響應于編碼配置縮放內容不可 預測性參數，其中縮放的內容不可預測性參數的值與具有類似內容的另一塊的第二內容不 可預測性參數的值基本上相同；以及響應于確定的內容不可預測性參數確定表示被包括在 比特流中的視頻的視頻質量的質量度量。本原理還提供一種用于執(zhí)行這些步驟的裝置。
[0009] 本原理還提供一種計算機可讀存儲介質，在其上存儲用于根據上述方法評估被包 括在比特流中的視頻的視頻質量的指令。
【附圖說明】
[0010] 圖1A是分別描繪被編碼為I、P和B畫面的三個原始畫面的圖示示例，圖1B是描 繪與圖1A對應的未處理（raw)的CU參數的圖示示例，以及圖1C是描繪根據本原理的實施 例生成的對準的CU參數的圖示示例。
[0011] 圖2A是分別描繪被編碼為I、P和B畫面的另外三個原始畫面的另一圖示示例，圖 2B是描繪與圖2A對應的未處理的CU參數的圖示示例，以及圖2C是描繪根據本原理的實施 例生成的對準的CU參數的圖示示例。
[0012] 圖3是分別描繪I、P和B畫面的未處理的⑶參數分布的圖示示例。
[0013] 圖4是描繪根據本原理的實施例的基于內容復雜度估計視頻質量的示例的流程 圖。
[0014] 圖5是描繪可以與本原理的一個或多個實現方式一起使用的視頻質量測量裝置 的示例的框圖。
[0015] 圖6是描繪可以與本原理的一個或多個實現方式一起使用的視頻處理系統(tǒng)的示 例的框圖。
【具體實施方式】
[0016] 已知方差和熵可以用于測量自然圖像的復雜度。對于一般的信號序列，方差量化 對比度或能量，而摘評估隨機性或不確定性。在A. B. Watson、R. Borthwick和M. Taylor的 "Image quality and entropy masking"SPIE Proceedings, vol. 3016, 1997 中描述的工作 提出除了對比度和隨機性之外的、被稱為學習能力的另一與復雜度相關的特性可以用于測 量內容復雜度。
[0017] 學習能力可以被認為與可預測性類似。也就是說，信號可以通過鄰近信號表示的 可能性越高，其可預測性和學習能力越高。在視頻編碼中，幀內預測和幀間預測通常用于消 除視頻中的冗余。具體地，可以從先前編碼的塊預測當前塊，并且可以對當前塊和預測塊之 間的差（即，預測殘差），而非當前塊本身進行編碼。通常，當幀內預測或幀間預測工作良好 時，也就是說，當可以從先前編碼的塊良好地預測當前塊時，預測殘差變小和/或變少。因 此，視頻編碼中的預測殘差的能量可以是視頻信號多難預測（即，內容不可預測性）的良好 指示器。在本實施例中，我們使用內容不可預測性來表示內容復雜度。
[0018] 當基于預測殘差定義內容可預測性參數時，內容可預測性參數可以被計算為測量 對視頻信號進行預測的難度的參數。因為在壓縮域中可獲得預測殘差，因此可以在沒有完 全解碼或獲取解碼的圖像像素的情況下測量內容可預測性參數，并且因此提高使用CU參 數，例如Q〇E (經驗質量）評估和視頻指數的應用的計算效率。
[0019] 大多數現有視頻壓縮標準，例如H. 264和MPEG-2,使用宏塊（MB)作為基本編碼單 元。因此，下列實施例使用宏塊作為基本處理單元。然而，本原理可以被適配為使用不同大 小的塊，例如8X8塊、16X8塊、32X32塊或64X64塊。
[0020] 在一個實施例中，對于每一個宏塊，可以使用預測殘差的方差或能量計算CU參 數，該方差或能量理論上等于平方去量化DCT系數的和減去去量化DC系數的平方和。當沒 有對宏塊執(zhí)行預測時，CU參數可以被計算為像素的能量。也就是說，逆DCT(IDCT)對于計 算CU參數不是必要的。給定從比特流解析的QP和量化DCT系數，可以以足夠的精度估計 去量化DCT系數以便計算CU參數。
[0021] 在示例中，在Zhangl中，當H. 264/AVC用于編碼時，第r個宏塊的⑶參數可以被 計算為：
[0022]
[0023] 其中常數Km是H. 264/AVC的宏塊中像素的總數，即256 ;0,625X 是關于 H. 264/AVC的QP值計算量化步驟的近似公式；1為第r個宏塊中的分區(qū)（partition)做索 引；11 L表示其中分區(qū)的總數，例如對于4X4塊分區(qū)為16分區(qū)以及對于8X8塊分區(qū)為4 分區(qū)；非負k為第r個宏塊的第1個分區(qū)中的量化D