本文選題：網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評估 + 編碼失真�。� 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評估是保證網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)本文深入研究了網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評估方法，提出了幾種基于碼流的網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評估方法：一種包層評估模型和兩種比特流層評估模型，以及一種服務(wù)于包層評估模型的幀類型檢測方法 主要研究成果為： 1.為了提高視頻質(zhì)量包層評估模型的性能，提出了一種幀類型檢測方法考慮到不同類型視頻幀壓縮數(shù)據(jù)量的特點，利用動態(tài)閾值法初步估計各視頻幀的類型；利用圖像組(GOP)的周期性對初步估計結(jié)果進行修正；利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)的概念判定B幀的預(yù)測結(jié)構(gòu) 2.為了實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)視頻的質(zhì)量進行實時監(jiān)控，提出了一種考慮視頻內(nèi)容運動特性的網(wǎng)絡(luò)視頻編碼失真的包層評估模型通過幀類型檢測方法確定各視頻幀類型后，結(jié)合I幀編碼比特數(shù)與P幀編碼比特數(shù)的特點，提出一種反映視頻內(nèi)容運動特性的時間復(fù)雜度，并將其集成到編碼比特率模型中，從而能對具有不同內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)視頻的編碼失真進行有效地評估 3.為了獲取更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量，通過對網(wǎng)絡(luò)視頻流數(shù)據(jù)包頭信息和載荷信息的解析，提出一種內(nèi)容自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)視頻編碼失真的比特流層評估模型首先建立人眼感知的編碼失真與量化參數(shù)的基本關(guān)系模型；考慮到人眼感知的編碼失真還依賴于視頻內(nèi)容的空域特性和時域特性，，使用量化參數(shù)和殘差像素分布的尺度參數(shù)預(yù)測空間復(fù)雜度，使用帶加權(quán)的運動矢量預(yù)測時間復(fù)雜度，進而結(jié)合基本關(guān)系模型建立起內(nèi)容自適應(yīng)的視頻編碼失真的比特流層評估模型 4.為了能獲取更為精確的視頻幀質(zhì)量并為數(shù)據(jù)包丟失評估提供視頻幀的基準(zhǔn)質(zhì)量，提出了一種基于幀質(zhì)量的H.264/AVC網(wǎng)絡(luò)視頻編碼失真評估首先通過主觀評估實驗分析確定量化參數(shù)與視頻幀編碼失真的基本關(guān)系模型，然后利用量化參數(shù)和I幀編碼比特率預(yù)測I幀的空間復(fù)雜度，利用運動矢量信息預(yù)測P幀的時間復(fù)雜度，最后結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的空域掩蓋效應(yīng)和時域掩蓋效應(yīng)得到各視頻幀的編碼失真，進而聯(lián)合各幀質(zhì)量得到視頻質(zhì)量
[Abstract]:The evaluation of network video quality is the key technology to guarantee the quality of network video service. In this paper, the evaluation method of network video quality is deeply studied.In this paper, several video quality evaluation methods based on bitstream are proposed: a packet evaluation model and two bit stream evaluation models, as well as a frame type detection method serving for the packet evaluation model.The main research results are as follows:1.In order to improve the performance of the video quality evaluation model, a frame type detection method is proposed to estimate the types of video frames by dynamic threshold method, taking into account the characteristics of different types of video frame compression data.The preliminary estimation results are modified by using the periodicity of image group GOPs, and the prediction structure of B frame is determined by the concept of Spearman rank correlation coefficient.2.In order to monitor the quality of the network video in real time, this paper proposes a new model for evaluating the network video coding distortion, which considers the video content motion characteristics, and determines each video frame type by the frame type detection method.According to the characteristics of I frame coding bit number and P frame coding bit number, this paper proposes a time complexity to reflect the video content motion characteristics, and integrates it into the coding bit rate model.Therefore, the coding distortion of network video with different content can be evaluated effectively.3.In order to obtain more accurate network video quality, through the analysis of the network video stream data packet header information and load information,A content-adaptive bitstream layer evaluation model for network video coding distortion is proposed. Firstly, the basic relationship model between coding distortion and quantization parameters is established.Considering that the coding distortion of human perception also depends on the spatial and temporal characteristics of the video content, the spatial complexity is predicted by the quantization parameters and the scale parameters of the residual pixel distribution, and the time complexity is predicted by the weighted motion vector.Furthermore, based on the basic relational model, a bitstream layer evaluation model of video coding distortion based on content adaptation is established.4.In order to obtain more accurate video frame quality and provide reference quality for packet loss evaluation,In this paper, a frame quality based H.264/AVC network video coding distortion evaluation model is proposed. Firstly, the relationship between quantization parameters and video frame coding distortion is determined by subjective evaluation experiment.Then the space complexity of I frame is predicted by quantization parameters and coding bit rate of I frame, and the time complexity of P frame is predicted by motion vector information.Finally, the coding distortion of each video frame is obtained by combining the space-domain masking effect and time-domain masking effect of human visual system, and then the video quality is obtained by combining each frame quality.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN919.81

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本文編號：1749885