实时流媒体视频的用户体验质量评价与优化研究

发布时间：2017-10-18 18:30

  本文关键词：实时流媒体视频的用户体验质量评价与优化研究

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【摘要】：在视频会议、在线直播等实时性要求较高的流媒体视频业务中,终端用户对于视频的体验质量受到诸多因素的影响,如丢包率和延迟以及编码方式等。为此,如何准确地评价终端用户对于实时流媒体视频体验质量并且加以改善,成为当前研究的热点。本文结合当前视频编解码标准与用户体验质量研究方法,对实时流媒体视频QoE评价模型进行研究,并进一步提出改善QoE的策略。本文的主要工作与创新点如下:1.研究了常用的视频编解码压缩标准以及QoE评价方法等首先对目前主流的视频编解码标准H.264进行研究,其中重点关注编码压缩时预测方式以及量化参数等,为研究视频数据信息重要性作铺垫;同时对QoE评价方法、影响因素以及流媒体QoE保障机制进行研究。2.提出基于实时流媒体视频QoE的客观无参考评价方法分析并量化编码压缩后视频数据携带的信息在解码时对图像重建的重要程度,研究编解码压缩标准中量化参数对于视频失真的影响;同时结合人类视觉系统的因素,衡量视频序列内容复杂度对终端用户QoE的影响。最终,提出一种针对实时流媒体视频QoE的客观无参考评价模型,并验证其有效性。3.设计改善实时流媒体视频QoE策略首先研究已有的保障流媒体视频QoE的控制机制,包括前向纠错、自动重传请求与混合自动重传请求三种方式。结合实时流媒体视频应用的特点,显然采取前向纠错方式进行控制更适合该场景。进而提出一种基于FEC冗余数据分配的分层保护流媒体视频数据策略,该策略首先对H.264视频数据信息重要度进行区分与量化,优先传输重要性较高的流媒体视频数据,以改善终端用户的流媒体视频QoE。最后实验对比,流媒体视频QoE有所改善,平均提高2.15dB。
【关键词】：H.264 无参考 QoE 错误控制FEC
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.8
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外相关研究现状11-13
• 1.2.1 用户体验质量介绍11
• 1.2.2 国内外相关研究11-13
• 1.3 本文研究内容13
• 1.4 本文章节安排13-15
• 第二章 实时流媒体相关技术介绍15-27
• 2.1 流媒体视频编解码技术15-17
• 2.1.1 MPEG系列视频编解码标准15-16
• 2.1.2 H26x系列视频编解码标准16-17
• 2.2 流媒体传输协议17-21
• 2.2.1 实时传输协议RTP17-18
• 2.2.2 实时传输控制协议RTCP18-19
• 2.2.3 实时流传输协议RTSP19
• 2.2.4 HTTP协议19-21
• 2.3 流媒体视频用户体验质量影响因素21-22
• 2.3.1 网络延迟21
• 2.3.2 网络抖动21
• 2.3.3 报文丢失21-22
• 2.4 流媒体视频用户体验质量保障策略22-26
• 2.4.1 差错控制22-23
• 2.4.1.1 前向纠错编码FEC23
• 2.4.1.2 自动重传请求ARQ23
• 2.4.1.3 混合自动重传请求HARQ23
• 2.4.2 拥塞控制23-25
• 2.4.2.1 基于路由器的拥塞控制24
• 2.4.2.2 基于窗口的拥塞控制24
• 2.4.2.3 基于速率的拥塞控制24-25
• 2.4.3 编解码技术的错误控制25-26
• 2.4.3.1 编码时误码控制25-26
• 2.4.3.2 解码时错误掩盖26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 流媒体视频用户体验质量研究27-38
• 3.1 主观用户体验质量评价方法27-29
• 3.2 客观用户体验质量评价方法29-35
• 3.2.1 全参考评价方法29-31
• 3.2.1.1 均方误差法MSE30
• 3.2.1.2 峰值信噪比法PSNR30
• 3.2.1.3 结构相似法SSIM30-31
• 3.2.2 部分参考评价方法31-32
• 3.2.2.1 数字水印法32
• 3.2.2.2 视频活性值法32
• 3.2.3 无参考评价方法32-35
• 3.2.3.1 像素域无参考评价32-33
• 3.2.3.2 压缩域无参考评价33-35
• 3.3 基于人类视觉系统的视频用户体验质量研究35-37
• 3.3.1 人类视觉系统HVS研究35
• 3.3.2 基于人类视觉系统的视频QoE研究35-37
• 3.3.2.1 视觉显著图法评价35-36
• 3.3.2.2 感兴趣区域法评价36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第四章 基于码流的实时流媒体视频QoE评价研究38-61
• 4.1 引言38
• 4.2 实时流媒体视频QoE评价方法38-48
• 4.2.1 编码量化参数QP与视频失真39-41
• 4.2.2 视频内容复杂度影响41-44
• 4.2.2.1 空域复杂度评估41-43
• 4.2.2.2 时域复杂度评估43-44
• 4.2.3 传输信道失真44-47
• 4.2.4 客观QoE评估模型47-48
• 4.3 实验框架48-49
• 4.4 实验设计49-52
• 4.4.1 实验环境介绍49-50
• 4.4.2 实验参数设定50
• 4.4.3 实验环境主观评价50-52
• 4.5 实验结果与分析52-60
• 4.5.1 场景1评价效果53-54
• 4.5.2 场景2评价效果54-56
• 4.5.3 场景3评价效果56-57
• 4.5.4 场景4评价效果57-58
• 4.5.5 QoE评价方法对比58-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第五章 基于H.264编码特征的QOE优化策略61-73
• 5.1 概述61
• 5.2 常用的流媒体服务保障QoE方法61-65
• 5.2.1 流媒体拥塞控制61-62
• 5.2.2 流媒体传输错误控制62-65
• 5.2.2.1 降低报文丢失率的错误控制63-64
• 5.2.2.2 基于编解码参考关系的错误控制64-65
• 5.3 基于H.264技术的流媒体视频QoE改善策略65-71
• 5.3.1 实时流媒体视频QoE改善方法设计目标65
• 5.3.2 结合编解码技术的QoE错误控制机制65-69
• 5.3.3 基于流媒体视频QoE的前向纠错编码优化方案69-71
• 5.4 实验结果分析71-72
• 5.5 本章小结72-73
• 第六章 总结与展望73-75
• 6.1 总结73-74
• 6.2 展望74-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-80

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本文编号：1056468