移動多媒體廣播壓縮域視頻質量客觀評價*

宋 睿，姜秀華，史 惠

（中國傳媒大學 信息工程學院，北京 100024）

1 引言

由于移動多媒體廣播傳輸帶寬較窄，需要對視頻信號進行高倍數壓縮編碼，因此圖像質量將會產生較大的損傷。為滿足人們的觀看需求及傳輸信道帶寬要求，移動多媒體的視頻質量評價顯得越來越重要。量化處理等圖像壓縮過程是導致質量下降的主要因素，而在壓縮域中可以直接提取量化參數等圖像編碼參數[1]，因此壓縮域中進行視頻質量評價具有較低的復雜性及較高的評價性能，并且可以邊解碼邊評價圖像質量，具有較高的實際應用價值。

在移動多媒體廣播中廣泛采用的是H.264[2]視頻壓縮標準，筆者主要研究基于H.264壓縮域的視頻圖像質量的客觀評價方法[3]，從H.264編解碼程序中提取能夠代表圖像質量的特征參數，通過參數擬合對當前視頻碼流的圖像質量進行客觀評價，并與PSNR全參考評價值進行比較。

2 H.264特征提取參量分析

主要分析與視頻圖像質量相關的兩個重要參數：量化參數（QP）以及編碼跳過的宏塊數（num_skip）。在視頻圖像編碼中，量化（Quantization）[4]處理往往與各種變換過程結合以達到去除圖像空間冗余度的目的。量化過程的優劣直接影響圖像編碼質量，H.264采用標量量化技術，將每個圖像樣點編碼映射成較小的數值。一般標量量化器的原理為

式中：y為輸入樣本點編碼，QP為量化步長，FQ為y的量化值，round（）為取整函數（其輸出為與輸入實數最近的整數）。在量化和反量化過程中，量化步長QP決定量化器的編碼壓縮率及圖像精度。編碼器根據圖像值實際動態范圍自動改變QP值，在編碼長度和圖像精度之間折中，達到整體最佳效果。

除量化參數外，另一個在編碼過程中與圖像質量息息相關的參數為編碼跳過的宏塊數。當圖像采用幀間預測編碼時，H.264允許在圖像平坦的區域使用“跳躍”塊，“跳躍”塊本身不攜帶任何數據，解碼器通過周圍已重建的宏塊數據來恢復“跳躍”塊。因此，對于編碼跳過的宏塊數來說，跳過的宏塊數越多，不需要編碼的宏塊變多，則編碼后碼率越小，相應質量變得更差。

經分析，量化參數和編碼跳過的宏塊數都會不同程度地反映在壓縮過程中對視頻質量的損傷。因此筆者以這2個參量作為研究對象，從壓縮程序中將其提取出來，以最佳線性擬合后的函數作為客觀評價模型。

3 H.264特征提取過程

在解碼端首先將H.264視頻碼流分割成多個NAL單元，然后對分割出來的每個NAL單元進行解碼，解出各種類型的片后對片（Slice）進行解碼。實現該解碼端參考程序主函數的框架如圖1所示。函數decode_one_frame（）[5]是主函數中的核心函數，套用一次循環將H.264序列解碼。decode_one_frame（）函數循環執行以下3個函數：讀一個片 read_new_slice（），解一個片 decode_slice（）和退出當前圖像exit_picture（），如圖2所示。

圖1 解碼器主函數執行流程圖

圖2 decode_one_frame函數執行圖

解碼器通過調用exit_picture（）函數完成對圖像的解碼，錯誤隱藏以及將解碼后的圖像存入解碼緩沖區。當運行到exit_picture（）函數時，片級信息已經完全解碼出來，因此在該函數中添加提取量化參數值的算法，就能輸出量化參數QP。

對于編碼跳過的宏塊數的提取算法則應在宏塊層，在 decode_slice（）函數中包括初始化宏塊 start_macroblock（）、讀入宏塊 read_one_macroblock（）和解宏塊decode_one_macroblock（）。 其中，read_one_macroblock（）中讀入了宏塊的基本信息，包括所要提取的編碼跳過的宏塊數。對mb_skip_run[6]的提取方法是：定義1個全局變量num_skip，每當讀取1個宏塊的信息時，就把mb_skip_run賦值給num_skip，使其進行累加，最后得到的num_skip就是整個序列編碼跳過的宏塊數。

4 測試序列與實驗結果分析

采用的測試序列如表1所示，對300 kbit/s，350 kbit/s，400 kbit/s，450 kbit/s這4個不同碼率的3個測試序列進行了相應的測試。其中，“游艇”、“動畫”作為擬合序列，“獨輪車”作為測試序列。

表1 測試序列說明

PSNR[6]值由受損序列和原始參考序列計算得出，屬于全參考客觀評價方法，可以較好地比較原始圖像與受損圖像之間的差別，因此，將PSNR值作為評價標準進行相關性比較。

利用Microsoft Excel中的LINEST函數用對 “游艇”序列和“動畫”序列的量化參數QP值以及編碼跳過的宏塊數num_skip與相應的PSNR值進行線性擬合，得出客觀評價函數

利用該函數求得“獨輪車”、“游艇”和“動畫”3個序列客觀評價值，并與相應的PSNR值進行比較，如圖3所示?！蔼気嗆嚒?，“游艇”和“動畫”這3個序列的特征值基本分布在一條直線上，由Microsoft Excel中的CORREL函數算得該評價系統的客觀評價值與PSNR值的相關性達99.33%，說明該客觀評價算法值與全參考PSNR值具有較強的相關性。

圖3 3個序列測試客觀評價值和PSNR的關系

5 小結

針對移動多媒體廣播的視頻格式，提出基于H.264壓縮域的視頻客觀評價算法，在解壓過程中提取與受損視頻圖像相關的參數，根據這些編碼參數來客觀評價視頻圖像質量。由測試結果可知，該算法的客觀質量評價值與PSNR全參考值有很強的相關性，且計算速度快，適用于移動多媒體廣播視頻質量的實時評測。

[1]MICHALR， CATALINAC,OLIVIAN，etal.Contentbased video quality estimation for H.264/AVC video streaming[C]//Proc.IEEEWireless Communications&Networking Conference.Kowloon:IEEE Press，2007：1040-1044.

[2]姜秀華，張永輝.數字電視廣播原理及應用[M].北京：人民郵電出版社，2007.

[3]史惠，孟放，姜秀華.基于H.264碼流的高清視頻質量評價算法[J].電視技術，2009，33（11）：113-116.

[4]畢厚杰.新一代視頻壓縮編碼標準——H.264/AVC[M].北京：人民郵電出版社，2005.

[5]中華視頻網.關于 decode_on_frame（）函數[EB/OL].[2009-11-01].http://bbs.chinavideo.org/forumdisplay.php?fid=29.

[6]ATUL P，XUEMIN C，AJAY L.Video coding using the H.264/MPEG-4 AVC compression standard[J].Signal Processing:Image Communication，2004，19：793-849.