第一，為達(dá)到客觀的評(píng)判，避免誤判視頻本身的模糊需求，在開(kāi)始評(píng)測(cè)之前會(huì)進(jìn)行主觀失焦評(píng)斷。結(jié)合人的主觀評(píng)斷和標(biāo)準(zhǔn)視頻流的清晰度標(biāo)準(zhǔn)來(lái)刻畫(huà)，這樣的評(píng)斷更客觀公正。具體實(shí)現(xiàn)界面如圖4。

　　第二，結(jié)合是否主動(dòng)失焦以及標(biāo)準(zhǔn)流的判斷確定滿分標(biāo)準(zhǔn)，之后進(jìn)行歸一化處理。處理后最終的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)如表2。

3.2 亮度

3.2.1 亮度簡(jiǎn)介

　　亮度是指發(fā)光體(反光體)表面發(fā)光(反光)強(qiáng)弱的物理量，是人對(duì)光的強(qiáng)度的感受。我們認(rèn)為的亮度參數(shù)都是指白色的參數(shù)，然而想要更好地體現(xiàn)視頻的亮度，就不能只用白色的參數(shù)來(lái)表示亮度，故而引入了色彩亮度的概念。

3.2.2 亮度評(píng)分算法

　　(1)將每一幀的圖片灰度化，并以mat矩陣存儲(chǔ)以方便刻畫(huà)行列，統(tǒng)計(jì)圖片中每個(gè)亮度值出現(xiàn)的個(gè)數(shù)，求出平均亮度。根據(jù)前期的主觀評(píng)測(cè)，選定動(dòng)態(tài)閾值作為平均比較值。

　　(2)將每一個(gè)像素點(diǎn)的值與動(dòng)態(tài)閾值作方差，計(jì)算出來(lái)的值即可在一定程度上表示圖片的平均亮度。

　　令動(dòng)態(tài)閾值為，每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值為x，則平均亮度的公式如下：

(4)

　　核心代碼如下：

　　for(int i=0;i<256;i++)

　　{

　　Ma+=abs(i-128-dac)*Hist[i]; }

　　Ma/=float((GRAYimg.rows*GRAYimg.cols));//

　　float M=abs(Ma);

　　float K=D/M;//正常時(shí)這個(gè)值是小于1的

　　avr = K;

　　}

　　(3)最終亮度評(píng)斷標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

3.3 色度

3.3.1 色度簡(jiǎn)介

　　色度的測(cè)量是對(duì)顏色的一種客觀評(píng)價(jià)，將色度這種度量最終以值的形式表示，有常見(jiàn)的幾種表現(xiàn)模型：CIE、RGB等。

　　在顏色感知的研究中，CIE 1931 XYZ色彩空間是其中一個(gè)最先采用數(shù)學(xué)方式來(lái)定義的色彩空間。其中，色彩空間指的是用一種客觀的方式敘述顏色在人眼上的感覺(jué)，通常需要三色刺激值，即首先定義三種主要顏色，再利用顏色疊加模型來(lái)敘述各種顏色。CIE 1931色彩空間通常用XYZ三個(gè)值來(lái)表示三色刺激值^[6]。

　　CIE XYZ和CIE RGB可以相互轉(zhuǎn)換，具體轉(zhuǎn)換方式如下：

(5)

(6)

(7)

(8)

　　轉(zhuǎn)換按照等能白點(diǎn)轉(zhuǎn)換，即有約束：RGB(0.333,0.333,0.333)對(duì)應(yīng)XYZ(0.333,0.333,0.333)。

3.3.2 色度評(píng)分算法

　　(1)調(diào)用以下Opencv函數(shù)將RGB按照以上公式轉(zhuǎn)換成CIE形式。

　　cvtColor(Input,LABimg,CV_BGR2Lab)

　　(2)同樣調(diào)用Opencv里函數(shù)，得到a、b的值。其中a表示圖像的紅綠分量，b表示黃藍(lán)分量，根據(jù)這兩個(gè)分量可以判斷出圖像的色偏，為評(píng)分做準(zhǔn)備。核心代碼如下：

　　dac=a/float(LABimg.rows*LABimg.cols);//a*表示圖像紅/綠分量,計(jì)算紅綠分量的平均值

　　dbc=b/float(LABimg.rows*LABimg.cols);//b*表示圖像黃/藍(lán)分量,計(jì)算黃藍(lán)分量的平均值

　　(3)最終利用a、b的值計(jì)算出L，根據(jù)L的大小來(lái)對(duì)色度進(jìn)行評(píng)分。L的計(jì)算方式如下：

　　float D =sqrt(dac*dac+dbc*dbc);

　　Ma/=float((LABimg.rows*LABimg.cols));

　　Mb/=float((LABimg.rows*LABimg.cols));

　　float M=sqrt(Ma*Ma+Mb*Mb);

　　float K=D/M;

　　avr = K;

　　(4)通過(guò)rda，rdb得出整體色彩偏向，然后根據(jù)L得出最后得分如表4所示。

4 結(jié)語(yǔ)

　　本文在Android移動(dòng)平臺(tái)上基于H.265視頻標(biāo)準(zhǔn)，開(kāi)發(fā)了安卓手機(jī)本地視頻質(zhì)量評(píng)測(cè)軟件。該測(cè)評(píng)軟件從視頻流暢度和視頻畫(huà)質(zhì)兩個(gè)方面對(duì)視頻質(zhì)量做出了測(cè)評(píng)，其中視頻流暢度包括視頻分辨率和幀率兩個(gè)部分，視頻畫(huà)質(zhì)測(cè)評(píng)包括視頻清晰度、亮度和色度等三個(gè)部分。本文還分析了視頻測(cè)評(píng)體系建立過(guò)程，并闡述了五項(xiàng)評(píng)分的核心算法。本文還通過(guò)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一個(gè)Android移動(dòng)平臺(tái)軟件，方便用戶選擇視頻質(zhì)量更好的流媒體，同時(shí)也利于運(yùn)營(yíng)商針對(duì)視頻存在的問(wèn)題進(jìn)行測(cè)評(píng)維修。這推動(dòng)了整個(gè)流媒體服務(wù)器的發(fā)展，并且推廣了新一代視頻編解碼技術(shù)H.265。

參考文獻(xiàn)：

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　　[2]范媛媛，沈湘衡，桑英軍.基于對(duì)比度敏感度的無(wú)參考圖像清晰度評(píng)價(jià)[J].光學(xué)精密儀器, 2011, 19(10): 2485-2493

　　[3]王鴻南，鐘文，汪靜，等. 圖像清晰度評(píng)價(jià)方法研究[J]. 中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào), 2004, 9(7): 828-831

　　[4]楊斯涵. 基于邊緣特征的單幀圖像清晰度判定[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2009, 45(30): 198-203

　　[5]李奇，馮華君，徐之海，等. 數(shù)字圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)研究[J]. 光子學(xué)報(bào)，2002,31(6):736-738

　　[6]ATIS Teehnical Report T1.TR.PP.74. Objective video quality measurement using a Peak-Signal-to-Noise-Ratio(PSNR) full reference technique.2004