蘇洪磊 李兵兵 楊付正

(西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安710071)

近年來，視頻電話、視頻會(huì)議和網(wǎng)絡(luò)電視等多媒體應(yīng)用在日常生活中扮演著越來越重要的角色，由于互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(IP)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包傳輸遵循盡力而為的服務(wù)原則，故上述應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量(QoS)和用戶體驗(yàn)并不能得到保證，因此建立服務(wù)于系統(tǒng)設(shè)計(jì)、QoS規(guī)劃以及實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)控的視頻質(zhì)量客觀評(píng)估模型非常重要［1-3］．由于視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型僅使用包頭信息，復(fù)雜度低，非常適用于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)處對(duì)視頻流的實(shí)時(shí)處理，且不需要對(duì)視頻流的載荷信息進(jìn)行解密和解碼，故適用于載荷信息被加密的情形［4-9］．視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型已經(jīng)成為視頻領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，ITU-T SG12制定了視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型標(biāo)準(zhǔn) P．NAMS［10］．

包層評(píng)估模型可以通過分析包頭信息來獲取比特率、幀率、丟包率等信息，進(jìn)而估計(jì)視頻質(zhì)量．然而，若僅使用這些參數(shù)而不考慮視頻內(nèi)容，則評(píng)估模型并不能獲得較好的性能［8-9］．這是因?yàn)樵诰哂邢嗤y(tǒng)計(jì)參數(shù)的情況下，會(huì)出現(xiàn)以下幾種情形［5，11］:不同的視頻幀對(duì)丟包的敏感程度不同;不同的丟包位置將引起不同的丟包失真;不同的視頻內(nèi)容會(huì)對(duì)誤碼傳播造成不同的影響．幀類型檢測(cè)是視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型中的一個(gè)關(guān)鍵模塊，是計(jì)算視頻內(nèi)容復(fù)雜度和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包丟失引起視頻失真的前提．當(dāng)出現(xiàn)分級(jí)B幀結(jié)構(gòu)時(shí)，高級(jí)B幀將作為低級(jí)B幀的參考幀，丟包發(fā)生在不同等級(jí)的B幀將對(duì)誤碼傳播產(chǎn)生不同的影響，故B幀結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)對(duì)視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型非常重要．

文獻(xiàn)［12］中通過比較每幀的編碼比特?cái)?shù)與預(yù)設(shè)閾值的差異來確定幀類型;文獻(xiàn)［13］中使用動(dòng)態(tài)閾值法進(jìn)行幀類型檢測(cè)，其動(dòng)態(tài)閾值由滑動(dòng)窗口內(nèi)的平均幀大小和最大幀大小通過加權(quán)計(jì)算得到．文獻(xiàn)［12-13］中均沒有對(duì)是否存在分級(jí)B幀以及B幀的等級(jí)進(jìn)行檢測(cè)．

為此，文中提出了一種利用動(dòng)態(tài)閾值和圖像組(GOP)的周期性進(jìn)行幀類型檢測(cè)的方法．首先運(yùn)用動(dòng)態(tài)閾值法將視頻幀初步判定為I幀、P幀或B幀，再利用GOP的周期性對(duì)初步判定結(jié)果進(jìn)行修正，然后利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)對(duì)視頻流中是否存在分級(jí)B幀進(jìn)行檢測(cè)．文中最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的幀類型檢測(cè)方法的有效性．

1 數(shù)據(jù)包解析與幀重組

幀類型檢測(cè)的首要步驟是提取包頭信息以獲取各視頻幀的編碼比特?cái)?shù)．以IP網(wǎng)絡(luò)中常用的RTP/UDP/IP協(xié)議棧為例［14-16］，如圖1(a)所示，數(shù)據(jù)包由兩大部分組成:協(xié)議棧包頭信息和有效載荷．包層評(píng)估模型中的幀類型檢測(cè)模塊可以訪問IP、UDP和RTP包頭，如圖1(b)和1(c)所示．UDP包頭中的長(zhǎng)度域標(biāo)識(shí)了UDP包頭及其有效載荷的總長(zhǎng)度，又因?yàn)閁DP和RTP包頭擁有固定長(zhǎng)度，所以有效載荷長(zhǎng)度Psize可以由UDP總長(zhǎng)度減去UDP和RTP包頭長(zhǎng)度得到．因?yàn)橥灰曨l幀的數(shù)據(jù)包具有相同的時(shí)間戳，所以根據(jù)各數(shù)據(jù)包的時(shí)間戳可以判定它們是否同屬一個(gè)視頻幀．如圖2所示，如果兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)包具有相同的時(shí)間戳，那么他們屬于同一視頻幀，否則屬于不同的視頻幀．如果當(dāng)前數(shù)據(jù)包為某視頻幀的最后一個(gè)包，則標(biāo)識(shí)位被置位，否則不被置位，根據(jù)標(biāo)識(shí)位可劃分出視頻幀邊界．

圖1 數(shù)據(jù)包封裝格式及UDP和RTP包頭Fig．1 Encapsulation format of data packet，UDP header and RTP header

圖2 數(shù)據(jù)包與視頻幀的關(guān)系示意圖Fig．2 Schematic diagram of relationship between data packet and video frame

當(dāng)丟包發(fā)生時(shí)，由RTP包頭中的序列號(hào)可檢測(cè)出被丟棄數(shù)據(jù)包的序列號(hào)．例如，當(dāng)序列號(hào)為n的數(shù)據(jù)包丟失時(shí)，n-1到n+1序列號(hào)的連續(xù)性將被打破，于是根據(jù)收到的相鄰數(shù)據(jù)包的連續(xù)性即可判斷出是否存在丟包，并計(jì)算出丟包個(gè)數(shù)．由于無法獲取已丟失數(shù)據(jù)包的UDP包頭信息，僅僅獲取丟包個(gè)數(shù)并不能得到丟失有效載荷的長(zhǎng)度，故已丟失的第n個(gè)數(shù)據(jù)包的有效載荷長(zhǎng)度可由其相鄰數(shù)據(jù)包的平均值估計(jì)得到，即

式中，Psize(n-1)和Psize(n+1)分別是第n-1和n+1個(gè)數(shù)據(jù)包的有效載荷長(zhǎng)度．于是，由同屬某一幀的每個(gè)數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度可得到該視頻幀的編碼比特?cái)?shù)，即

式中，F(xiàn)size為視頻幀編碼比特?cái)?shù)，N為組成該視頻幀的數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)．

2 基于動(dòng)態(tài)閾值與GOP周期性的幀類型檢測(cè)方法

2．1 基于動(dòng)態(tài)閾值的初步檢測(cè)

圖3所示為兩種編碼比特率下不同內(nèi)容特性的視頻序列視頻幀的編碼比特?cái)?shù)．由于使用幀內(nèi)編碼模式去除空域冗余信息，使用幀間編碼模式去除時(shí)域冗余信息，幀間編碼模式能更有效地去除冗余信息，故I幀編碼比特?cái)?shù)通常大于P幀或B幀編碼比特?cái)?shù);由于編碼B幀時(shí)使用雙向預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，能去除更多的冗余信息，故P幀編碼比特?cái)?shù)通常大于B幀編碼比特?cái)?shù)．因此，可以利用閾值法來區(qū)分各視頻幀的類型．觀察圖3發(fā)現(xiàn)，編碼比特率為256kb/s時(shí)各幀的編碼比特?cái)?shù)小于編碼比特率為512kb/s時(shí)各幀的編碼比特?cái)?shù)，故閾值應(yīng)隨著編碼比特率的變化而變化．通過分析不同內(nèi)容特性的視頻序列在不同編碼比特率下各幀的編碼比特?cái)?shù)規(guī)律，得出I幀和P幀的編碼比特?cái)?shù)閾值TI的經(jīng)驗(yàn)公式如下:

式中:L為滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度;Fsize(nj)為滑動(dòng)窗口中第n幀的編碼比特?cái)?shù)，按降序排列其位置為j;r1和r2通過參數(shù)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)得到．同時(shí)得到P幀與B幀的編碼比特?cái)?shù)閾值TP:

式中:Inum為滑動(dòng)窗口中被判為I幀的幀數(shù);Fsize(nk)為滑動(dòng)窗口中第n幀的編碼比特?cái)?shù)，按降序排列除去被判為I幀的視頻幀，其位置為k;r3和r4通過參數(shù)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)得到．如圖3所示，由于不同編碼比特率下I幀、P幀和B幀的編碼比特?cái)?shù)相對(duì)大小基本一致，故可將 r1、r2、r3和 r4設(shè)定為常數(shù)．這4個(gè)參數(shù)的訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)設(shè)置如下:選取 Carphone、Container、Forman、Mobile、Silent和Soccer等具有不同內(nèi)容特性的視頻序列，各序列均為常用的標(biāo)準(zhǔn)化圖像格式(CIF)，采用 x264編碼器［17］進(jìn)行編碼，編碼比特率范圍為64～1536 kb/s，幀率設(shè)置為25，GOP長(zhǎng)度為25，GOP結(jié)構(gòu)設(shè)置為“IBBBPBBBP”，滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度設(shè)置為200．

圖3 不同編碼比特率下不同視頻序列各幀的編碼比特?cái)?shù)Fig．3 Coding bits of frames for different video sequences with different coding bit rates

在一些時(shí)間復(fù)雜度較大的視頻序列中，P幀或B幀被分配了較多的編碼比特?cái)?shù)，可能會(huì)出現(xiàn)P幀的編碼比特?cái)?shù)大于I幀或B幀的編碼比特?cái)?shù)大于P幀的現(xiàn)象，進(jìn)而出現(xiàn)誤判，因此僅使用動(dòng)態(tài)閾值法的檢測(cè)準(zhǔn)確率有待提高．為此，文中利用GOP的周期性對(duì)初步判定的結(jié)果進(jìn)行修正．

2．2 基于GOP周期性的修正

視頻序列通常具有固定的GOP結(jié)構(gòu)，即使GOP結(jié)構(gòu)發(fā)生變化但在短時(shí)間內(nèi)其結(jié)構(gòu)仍然固定，因此利用GOP周期性可以實(shí)現(xiàn)對(duì)GOP長(zhǎng)度及結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，進(jìn)而對(duì)初步判定結(jié)果進(jìn)行修正．具體步驟(如無特殊說明，文中所有視頻幀的排列順序均為編碼順序)如下:

(1)計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)兩兩相鄰被判定為I幀的視頻幀間隔，即

其中，dI，i為滑動(dòng)窗口內(nèi)第i和i+1幀被判定為I幀的幀位置 PI，i和 PI，i+1之間的間隔．如果 dI，1，dI，2，…，，…中最大的出現(xiàn)頻率小于 50% ，那么可判定該窗口內(nèi)各幀不存在GOP周期性，不對(duì)各幀的類型進(jìn)行修正，否則存在周期性并將該值確定為GOP的長(zhǎng)度，記為dGOP．然后將所有被判定為I幀的幀位置對(duì)dGOP取余，即

(2)統(tǒng)計(jì)每個(gè)GOP中各位置對(duì)應(yīng)的各類幀(I幀除外)幀數(shù)(如圖4所示)，按照少數(shù)服從多數(shù)原則判定各幀的類型．

圖4 各步驟中對(duì)相應(yīng)的視頻幀進(jìn)行操作的示意圖Fig．4 Schematic diagram of processing for corresponding video frame in each procedure

(3)計(jì)算由步驟(2)獲得的GOP內(nèi)兩兩相鄰被判定為P幀的視頻幀間隔，即

式中，dP，i為某一 GOP內(nèi)第i和i+1幀被判定為 P幀的幀位置 PP，i和 PP，i+1的間隔．將 dP，1，dP，2，…，dP，i，…，dP，Pnum-1中出現(xiàn)頻率最高的值作為 P 幀間隔，記為dP．然后將所有被判定為P幀的幀位置對(duì)dP取余，即

式中，vP，i為第i幀被判定為P幀的幀位置對(duì)P幀間隔取余的結(jié)果．選取 vP，1，vP，2，…，vP，i，…，vP，Pnum-1中出現(xiàn)頻率最高的值作為GOP內(nèi)第1幀P幀相對(duì)于GOP的偏移量，然后利用GOP的周期性即可確定GOP內(nèi)各相應(yīng)位置幀的類型．

可見，利用GOP周期性對(duì)動(dòng)態(tài)閾值法的初步判定結(jié)果進(jìn)行修正后即可確定視頻幀的類型．然而，視頻編碼時(shí)可生成平行B幀和分級(jí)B幀兩種預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，在分級(jí)B幀結(jié)構(gòu)中，高級(jí)B幀可作為低級(jí)B幀的參考幀，因此當(dāng)丟包發(fā)生在不同級(jí)別的B幀時(shí)，將對(duì)視頻質(zhì)量產(chǎn)生不同的影響，故評(píng)估模型需要獲取各B幀的等級(jí)．由于各級(jí)B幀的編碼比特?cái)?shù)差別很小，無法用閾值法進(jìn)行區(qū)分，為此，文中利用Sperman秩相關(guān)系數(shù)來檢測(cè)B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)．

2．3 基于Spearman秩相關(guān)系數(shù)的B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)檢測(cè)

圖5 Mobile序列在編碼速率為512 kb/s時(shí)各類幀編碼比特?cái)?shù)的分布Fig．5 Coding bits histogram of different frame types for Mobile sequence with the coding bit rate of 512kb/s

圖5所示為Mobile序列在恒定碼率下兩種B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的編碼比特?cái)?shù)分布．該序列采用CIF格式，碼率為512kb/s，幀率為25，GOP長(zhǎng)度為25，B幀幀數(shù)為3，GOP結(jié)構(gòu)設(shè)置為“IBBBPBBBP”．從圖5可知:分級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)中各B幀按編碼順序呈階梯下降形狀，而平行預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)中各B幀并沒有明顯的規(guī)律可循．此規(guī)律同樣適用于其他具有不同內(nèi)容特性的視頻序列在其他編碼參數(shù)設(shè)置條件下生成的各幀編碼比特?cái)?shù)分布，因此可以利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)［18］來區(qū)分B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)．Spearman秩相關(guān)系數(shù)定義為

式中，m為樣本個(gè)數(shù)，xi和yi分別為兩個(gè)向量的第i個(gè)分量，ox，i和 oy，i分別為 xi和 yi按升序或降序排列的位次．

在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，Spearman秩相關(guān)系數(shù)可反映兩個(gè)統(tǒng)計(jì)變量之間的單調(diào)相關(guān)性．文中用該系數(shù)預(yù)測(cè)B幀組數(shù)據(jù)量的變化趨勢(shì)，進(jìn)而判斷出B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)．文中定義相鄰的I幀和P幀之間或相鄰的P幀之間的所有B幀為1個(gè)B幀組．則式(9)、(10)中各變量的具體意義如下:樣本個(gè)數(shù)m為B幀組的大小;xi等同于式(9)中的i，為B幀組中各幀按編碼順序的位次，ox，i定義為xi按升序排列的位次;yi為第i幀B幀的編碼比特?cái)?shù)，oy，i定義為yi按降序排列的位次．上述變量的定義范圍為某一個(gè)B幀組，于是滑動(dòng)窗口內(nèi)每個(gè)B幀組的s平均值為

式中，l為滑動(dòng)窗口內(nèi)B幀組的個(gè)數(shù)，si為第i個(gè)B幀組的Spearman秩相關(guān)系數(shù)．于是存在閾值Ts，當(dāng)ˉs大于Ts時(shí)，B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)為分級(jí)結(jié)構(gòu)，否則為平行結(jié)構(gòu)．

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為驗(yàn)證文中所提方法的有效性，采用Coastguard、Flower、Football、Hall-Monitor、Mother＆Daughter、News、Paris、Sign-Irene和Tempete等包含各種運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的視頻序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，各視頻序列均為CIF格式，采用x264編碼器進(jìn)行編碼．實(shí)驗(yàn)參數(shù) r1=0．810，r2=0．020，r3=0．625，r4=0．100，Ts=0．175．該組實(shí)驗(yàn)參數(shù)適用于使用x264編碼器生成的H．264/AVC視頻序列，若用于由其他編碼器生成的視頻序列，實(shí)驗(yàn)參數(shù)需要調(diào)整．為考察文中所提方法的適用性，將上述9個(gè)原始序列生成各種編碼比特率、幀率、B幀數(shù)目、B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)等(具體見表1)的驗(yàn)證序列．GOP長(zhǎng)度緩慢變化．

表1 驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的編碼參數(shù)設(shè)置Table 1 Coding parameter set of verification experiment

對(duì)于由同一個(gè)原始序列生成的具有相同GOP長(zhǎng)度和幀率的視頻序列來說，不同編碼比特率下視頻序列各類幀的編碼比特?cái)?shù)分布規(guī)律相似，但碼率控制算法使同一編碼比特率、不同GOP長(zhǎng)度或幀率的視頻序列各類幀的編碼比特?cái)?shù)分布不同．不同GOP長(zhǎng)度或幀率下幀類型檢測(cè)準(zhǔn)確率(FTDP)和B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)檢測(cè)準(zhǔn)確率(BPSDP)如表2所示，表中還給出了文獻(xiàn)［13］方法的FTDP．與文獻(xiàn)［13］方法相比，文中方法在各編碼模式下的檢測(cè)準(zhǔn)確率均有明顯的提高，平均檢測(cè)準(zhǔn)確率提高了20．04%．文中方法還可以檢測(cè)出B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，從而為視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型提供更多的有效信息．相比于文獻(xiàn)［13］方法，雖然文中方法的計(jì)算復(fù)雜度有所增加，但視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型不需要對(duì)視頻流進(jìn)行解碼，計(jì)算復(fù)雜度很低，故使用文中方法的視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型仍可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性處理．

表2 兩種方法的檢測(cè)性能比較Table 2 Comparison of detection performance between two methods

4 結(jié)語

文中提出了一種用于視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型的幀類型檢測(cè)方法．在無法解碼視頻流的情況下，首先應(yīng)用動(dòng)態(tài)閾值法將視頻幀初步分類為I、P和B幀，然后利用GOP的周期性對(duì)初步判定結(jié)果進(jìn)行修正，從而確定各視頻幀的類型，最后根據(jù)Spearman秩相關(guān)系數(shù)來判定B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與僅使用動(dòng)態(tài)閾值的方法相比，文中所提方法在各種編碼模式下均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，其平均檢測(cè)準(zhǔn)確率提高了20．04%，并且可以判定B幀預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，從而為視頻質(zhì)量包層評(píng)估模型提供更多的有效信息．

文中方法主要針對(duì)GOP具有周期性的視頻，然而視頻中經(jīng)常出現(xiàn)的場(chǎng)景切換往往導(dǎo)致GOP的周期性受到影響，如何準(zhǔn)確判斷場(chǎng)景切換的發(fā)生，進(jìn)一步提高幀類型的檢測(cè)準(zhǔn)確率是今后值得研究的方向．

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