基于非对称码率分配的立体视频传输方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，包括以下步骤：步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。本发明专利技术可以有效预测立体视频质量，实现非对称码率的自适应传输。

【技术实现步骤摘要】
基于非对称码率分配的立体视频传输方法
本专利技术涉及视频传输
，具体涉及一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法。
技术介绍
随着科技的发展，用户对多媒体信息的需求不再局限于传统的平面视频，立体视频的出现为用户提供了更加真实的观影感受，丰富了媒体交互手段，成为了数字多媒体技术的发展方向之一。立体视频市场前景广阔，目前立体视频运用最广泛的是电影行业，观看3D电影已经是大众主流的娱乐方式。此外，3D数字电视使用户足不出户即可享受到逼真的立体观看体验；视频会议系统、远程医疗、远程教育、远程工业控制等场景也可以采用立体视频增强交互性；还有虚拟现实系统、遥控机器人、自动导航、消费电子在内的诸多领域都存在潜在的需求。近年来，视频服务市场高速增长。受限于终端用户的设备性能、网络带宽、需求品质等多方面的不同，传统的视频点播服务已经不能满足用户的需求。在这种情况下，基于HTTP的动态自适应流媒体(DynamicAdaptiveStreamingoverHTTP，DASH)技术成为流媒体服务商的新选择。这类方案中，调度算法会根据用户的网络带宽、缓存状态等因素在视频传输过程中动态地选择合适的码率。流媒体服务的发展同时推动了在线立体视频服务的兴起，基于互联网的立体视频传输是一种既经济又能兼容现有平面视频分发的传输方式。双目立体视频是通过双目视差在脑中产生深度信息，为用户提供沉浸式的观看体验，立体显示设备分别向人的左、右眼呈现同一场景拍摄的略有差别的左、右视点视频，通过大脑融合左、右视点的图像信息产生立体感知。立体视频因为其双视点特性，具有更大的数据量，其传输优化问题更加重要。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，可以根据不同的网络带宽情况提供不同码率的视频，使得码率变化更加平滑。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，包括以下步骤：步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。进一步的，所述步骤S1具体为：步骤S11:构建立体视频主观数据库；步骤S12:基于单刺激主观测试方法，得到立体视频的主观实验的数据；；步骤S13:对主观实验的数据进行预处理，得到可靠的测试序列左右视点的主观质量分数Q1和Q2，以及立体视频的平均质量分数Q；步骤S14:根据主观实验数据，构建左、右视点的视觉刺激强度的线性模型,并计算得到左、右视点的视觉刺激强度；步骤S15:根据左、右视点的视觉刺激强度，构建左、右视点的权重函数，得到左、右视点的权重；步骤S16:基于获取的左、右视点的权重，建立立体视频质量的模型；步骤S17:利用视频空间信息SI和时间信息TI建立线性模型来预测待预测参数。基于最小二乘法拟合，求解待预测参数；步骤S18:根据预测参数的线性模型和立体视频质量的模型，得到最终的立体视频客观质量模型。进一步的，所述左、右视点的视觉刺激强度的线性模型具体为：其中smax为视频最大分辨率，s1和s2分别为原始视频左右视点分辨率，s1/smax和s2/smax分别是由分辨率决定的左右视点模糊失真强度；qmin为最小量化参数，q1和q2分别为原始视频的左右视点量化值，qmin/q1和qmin/q2是由量化参数决定的左右视点块效应失真强度，a和b为待预测参数，c为常数，g1和g2表示左视点和右视点的刺激强度。进一步的，所述左、右视点的权重函数如下：其中，w1和w2分别为左、右视点的权重。进一步的，所述立体视频质量的模型具体为：Q＝w1·Q1+w2·Q2其中，Q1和Q2分别为左右视点主观质量分数，Q为立体视频的平均质量分数。进一步的，所述步骤S17具体为:计算用于表达图像空间域中细节数量的SI：SI＝maxtime{stdspace[Sobel(Fn)]},其中，Fn为视频帧信息，Sobel为边缘检测算子，stdspace为计算经过滤波后图像的标准差，取其最大值为SI；计算用于表达视频内容变化情况的TI：TI＝maxtime{stdspace[Fn(i,j)-Fn-1(i,j)]}其中，Fn(i,j)为时间上第n帧的第i行和第j行处的像素，计算连续帧像素差值的标准差，取其最大值为TI根据视频空间信息SI和时间信息TI建立如下线性模型预测参数a、b：其中，as、at、ac、bs、bt、bc均为系数。进一步的，所述步骤S2具体为：步骤S21:用下载前一个视频片段的吞吐量作为预测带宽预测带宽需要分成左、右视点通道的带宽x1[n]和x2[n]：步骤S22:监测客户端播放器的当前缓存长度记为B[n]，n表示开始请求第n个视频片段，建立用户体验质量模型如下：其中，w1、w2是权重，α、β是关于视频内容的参数，r1[n]、r2[n]分别为为左、右视点码率，u、k、b0为系数，t为视频片段长度，E为关于B[n]的函数：其中，p为系数，Bref为目标缓存长度，大于0，小于缓存长度最大值。步骤S23:根据用户体验质量模型，采用优化后的穷举法找到最佳左、右视点码率组合。进一步的，所述步骤S2具体为：默认左视点的码率始终高于右视点；当网络带宽状况改善时，当前预测带宽值会大于前一个视频段下载时的预测值，即当时，有如下求解过程：其中和为使得最大的当前左、右视点码率，r1[n]和r2[n]为当前视频的左、右视点码率，RL为最大可选的视点码率；当网络状况恶化时，当前预测带宽值会小于前一个视频段下载时的预测值，即当时，如下求解过程：其中和为使得最大的当前左、右视点码率，r1[n-1]和r2[n-1]为前一个视频的左、右视点码率，R1为左视点可选的最小视点码率，R2为右视点可选的最小视点码率。进一步的，所述的步骤S3具体为：步骤S31、建立立体视频传输系统，包括服务器和客户端，服务器是支持DASH的流媒体服务器，存放着已编码的视频片段和MPD文件，客户端是带有码率自适应算法的流媒体播放器，服务器和客户端通过路由器构成局域网；步骤S32、在服务器安装Wondershaper软件，通过该软件随时间动态改变Linux服务器的吞吐量限制，模拟在局域网中对网络带宽变化；步骤S33、修改服务器的MPD文件，增加视频的SI、TI、α、β信息；步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；/n步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；/n步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；
步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；
步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。


2.根据权利要求1所述的基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
步骤S11:构建立体视频主观数据库；
步骤S12:基于单刺激主观测试方法，得到立体视频的主观实验的数据；
步骤S13:对主观实验的数据进行预处理，得到可靠的测试序列左、右视点的主观质量分数Q1和Q2，以及立体视频的平均质量分数Q；
步骤S14:根据主观实验数据，构建左、右视点的视觉刺激强度的线性模型,并计算得到左、右视点的视觉刺激强度；
步骤S15:根据左、右视点的视觉刺激强度，构建左、右视点的权重函数，得到左、右视点的权重；
步骤S16:基于获取的左、右视点的权重，建立立体视频质量的模型；
步骤S17:利用视频空间信息SI和时间信息TI建立线性模型来预测待预测参数。基于最小二乘法拟合，求解待预测参数；
步骤S18:根据预测参数的线性模型和立体视频质量的模型，得到最终的立体视频客观质量模型。


3.根据权利要求2所述的基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，所述左、右视点的视觉刺激强度的线性模型具体为：



其中smax为视频最大分辨率，s1和s2分别为原始视频左右视点分辨率，s1/smax和s2/smax分别是由分辨率决定的左右视点模糊失真强度；qmin为最小量化参数，q1和q2分别为原始视频的左右视点量化值，qmin/q1和qmin/q2是由量化参数决定的左右视点块效应失真强度，a和b为待预测参数，c为常数，g1和g2表示左视点和右视点的刺激强度。


4.根据权利要求3所述的基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，
所述左、右视点的权重函数如下：



其中，w1和w2分别为左、右视点的权重。


5.根据权利要求4所述的基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，所述立体视频质量的模型具体为：
Q＝w1·Q1+w2·Q2
其中，Q1和Q2分别为左右视点主观质量分数，Q为立体视频的平均质量分数。


6.根据权利要求3所述的基于非对称码率分配的立体视频传输方法，其特征在于，所述步骤S15具体为:
计算用于表达图像空间域中细节数量的SI：
SI＝maxtime{stdspace[Sobel(Fn)]},
其中，Fn为视频帧信息，Sobel为边缘检测算子，stdspace为计算经过滤波后图像的标准差，取其最...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵铁松，吴雨旋，翟宇轩，陈炜玲，魏宏安，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35