基于人类视觉特性的无线视频质量评价及其应用

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随着通信技术的发展及手机、平板等智能终端设备的普及,人们对视频的需求与日俱增,无线视频业务已成为最热门的多媒体应用之一。但是无线信道的动态变化特性极易造成视频数据丢失从而导致视频质量下降,影响终端用户主观体验。因此,需要实时准确地对无线终端视频质量进行评估,为在线调整编/解码器相关参数提供参考依据,从而提高用户体验。本文首先分析了影响视频终端用户体验的系统因素、情景因素和人类因素;然后,根据不同的视频质量客观评价的分类方法,分析并对比了当前主流的客观视频质量评价方法。针对压缩编码、码率降低、重缓冲等事件造成视频质量下降的问题,结合人类视觉特性提出无线视频客观质量评价方法,并对无线视频客观质量评价方法的应用进行了研究。提出基于自然统计特性的移动终端视频质量评价方法。针对无线网络中压缩编码及无线丢包等因素对移动终端视频的降质影响,在分析视频相邻帧差信号空-时感知统计特性的基础上,提出一种基于自然统计特性的移动终端视频质量评价方法(No-reference Mobile Video Quality Assessment,NMVQA)。首先,进行视频帧差空-时自然统计规律分析,确定移动终端视频失真类型对视频相邻帧差系数统计特性的影响;其次,计算水平、垂直、主对角线和副对角线方向的帧差相邻系数乘积分布参数的时域统计特性;最后,以多尺度帧差相邻系数的时域统计特性相关程度来衡量移动终端视频失真程度。在LIVE移动视频数据库上的实验结果表明,所提算法的结果与主观评价具有较好的一致性,能够准确反映人类对视频失真程度的视觉感知效果,可为实时在线调节信源码率和无线信道参数提供参考依据。提出基于空时特征的无线动态码率视频质量评价方法。针对无线网络中码率动态变化对无线终端视频的质量影响,在提取可表征无线动态码率视频质量失真程度时域特征和空域特征的基础上,结合近因效应,提出一种基于空时特征的部分参考无线动态码率视频质量评价方法(Spatial and Temporal feature-based Reduced Reference Quality Assessment for rate-varying videos in Wireless Networks,STRQAW)。首先,利用人类视觉系统(Human Visual System,HVS)方向选择机制,以HVS方向选择分布直方图为空域特征,以其相似度为空域质量衡量标准;其次,分析视频相邻帧差离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation,DCT)系数分布统计规律,以相邻帧差DCT系数时域变化为时域特征,以其相似度为时域质量衡量标准;最后,结合近因效应,综合空时特征衡量无线动态码率视频质量。在LIVE移动视频数据库上的实验结果表明,所提算法的结果与主观评价具有很好的一致性,能够准确反映人类视觉系统对无线动态码率视频的主观感知效果,可为内容供应商和网络运营商调节码率和视频编码参数从而提高终端用户满意度提供评估依据。提出基于结构相似度的无线视频码率变化聚类识别算法。由于信道环境条件复杂多变,为了匹配无线信道的时变特性,无线视频传输过程中码率会发生变化,从而影响视频质量和用户主观体验。为了保证视频的可靠传输,有必要动态识别视频码率变化情况。结合结构相似度(Structural Similarity,SSIM)的图像质量评价测度,根据终端视频帧质量数值分布特点,提出一种基于结构相似度的无线视频码率变化聚类识别算法(SSIM based Bitrate Clustering Recognition Algorithm,SBRCA)。首先使用结构相似度计算测试视频的帧质量,并计算相邻帧质量数据之间的相似度;其次基于二叉树分裂方法,以相邻帧质量相似度值最小的帧序号为分裂点对帧区间进行递归分裂;最后依据分裂结果完成无线视频码率聚类,实现码率变化情况的识别。实验结果表明,所提出的算法可根据视频帧质量数值分布特性对相同码率自动聚类,码率变化情况的识别结果准确。提出移动视频用户主观体验连续预测模型。由于通信技术的快速发展,移动视频流服务的需求呈现爆炸式增长,但是无线网络带宽的有限性导致视频在线播放过程中经常发生重缓冲、码率降低等视频损伤事件,从而降低用户主观体验。预测视频损伤对用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的影响可以为改进资源分配策略提供参考依据,从而为用户提供更高质量的视频流服务。为了预测重缓冲、码率降低等视频损伤事件对用户主观体验的影响,提出了一种移动视频用户主观体验连续QoE预测模型。该预测模型的输入由表征视频帧质量向量、重缓冲事件状态向量以及表征记忆效应的向量组成。输出由连续主观QoE构成。预测模型采用块结构非线性Hammerstein-Wiener模型。在LIVE-Netflix移动视频数据库上的实验结果表明,所提出的模型的预测结果与主观用户感知具有较好的一致性,能够准确反映人类对无线视频的主观感知。该论文有图54幅,表44个,参考文献190篇。
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