应用于视频的图像质量损失确定方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种应用于视频的图像质量损失确定方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.视频是记录生活不可或缺的多媒体信息，能够记录动态的变化过程。例如，视频能够直观的展示出故事情节随时间的进展，能够直接向人们传递自然景观的变化过程。
3.目前，针对图像质量的评价多基于空间域质量损失。例如，传统的静态图像的空间域质量损失可由psnr(peak signal-to-noise ratio，峰值信噪比)、ssim(structural similarity，结构相似性)等方法获得。
4.然而，这些方法均适用于静态图像，对目标图像的质量损失的评价结果不够准确。因此，如何确定目标图像的图像质量损失还有待解决。


技术实现要素：

5.本技术提供基于键值系统的数据存储方法、装置、电子设备及介质，以至少解决相关技术中采用的系统结构存在对于索引结构数据的读取复杂的问题。本技术的技术方案如下：
6.根据本技术实施例的第一方面，提供一种应用于视频的图像质量损失确定方法，源视频经压缩处理后得到目标视频，所述方法包括：
7.从所述源视频中获取第一图像帧序列；
8.针对所述第一图像帧序列中的每帧目标图像，从所述目标视频中获取所述目标图像的压缩图像；
9.分别确定每帧目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量；
10.对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量。
11.在一些实施例中，所述对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量，包括：
12.针对每帧目标图像分别执行：
13.确定所述目标图像在所述源视频中的持续时长；
14.根据时长与调整因子之间的对应关系，确定所述目标图像对应的调整因子；
15.采用所述调整因子调整所述目标图像的空间域质量损失量，得到所述目标图像的图像质量损失量。
16.在一些实施例中，所述分别确定每帧目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量，包括：
17.针对每帧目标图像分别执行：
18.将所述目标图像划分为指定数量的图像块；
19.分别确定所述目标图像和所述压缩图像之间每个图像块位置的所述空间域质量损失量，由各图像块的空间域质量损失量的集合作为所述目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量。
20.在一些实施例中，所述对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量，包括：
21.对每帧目标图像分别执行：
22.分别确定所述目标图像的每个图像块在所述源视频中的持续时长；
23.根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子；
24.以各图像块的调整因子作为权重系数，对所述各图像块的空间域质量损失量进行加权求和操作，得到所述目标图像的所述图像质量损失量。
25.在一些实施例中，若所述目标图像的播放时间点与当前播放时间点之间的时长作为参考时长，则在所述对应关系中：
26.当所述参考时长小于或等于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长正相关；
27.当所述参考时长大于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长负相关。
28.在一些实施例中，所述对应关系是基于符合视觉特性的冲激响应函数构建的。
29.在一些实施例中，所述根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子之前，所述方法还包括：
30.在所述源视频中以所述目标图像的下一帧图像为起始帧获取指定时长内的图像，构成所述目标图像的第二图像帧序列；
31.所述分别确定所述目标图像的每个图像块在所述源视频中的持续时长，包括：
32.对每个图像块，从所述第二图像帧序列中的每一帧图像中，检测出与所述图像块最相似的参考图像块，并确定所述图像块与所述参考图像块之间的匹配度；
33.基于匹配度与持续时长之间的正相关关系，确定所述图像块的所述持续时长。
34.在一些实施例中，在所述匹配度与持续时长之间的正相关关系中，所述第一图像帧序列中各参考图像块的匹配度的累加值与所述持续时长具有线性正相关关系。
35.在一些实施例中，所述对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量之后，所述方法还包括：
36.对所述第一图像帧序列中各帧目标图像的所述图像质量损失量进行加权求和，得到所述第一图像帧序列的整体质量损失。
37.在一些实施例中，所述方法还包括：
38.当所述第一图像帧序列的整体质量损失量高于预设损失值时，提高对所述第一图像帧序列的所述压缩处理的码率；
39.采用提高后的码率，重新对所述第一图像帧序列进行压缩处理。
40.根据本技术的第二方面，提供一种应用于视频的图像质量损失确定装置，源视频经压缩处理后得到目标视频，所述装置包括：
41.序列获取模块，被配置为执行从所述源视频中获取第一图像帧序列；
42.图像获取模块，被配置为执行针对所述第一图像帧序列中的每帧目标图像，从所
述目标视频中获取所述目标图像的压缩图像；
43.空域损失确定模块，被配置为执行分别确定每帧目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量；
44.质量损失确定模块，被配置为执行对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量。
45.在一些实施例中，所述质量损失确定模块，被配置为执行：
46.针对每帧目标图像分别执行：
47.确定所述目标图像在所述源视频中的持续时长；
48.根据时长与调整因子之间的对应关系，确定所述目标图像对应的调整因子；
49.采用所述调整因子调整所述目标图像的空间域质量损失量，得到所述目标图像的图像质量损失量。
50.在一些实施例中，所述空域损失确定模块，被配置为执行：
51.针对每帧目标图像分别执行：
52.将所述目标图像划分为指定数量的图像块；
53.分别确定所述目标图像和所述压缩图像之间每个图像块位置的所述空间域质量损失量，由各图像块的空间域质量损失量的集合作为所述目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量。
54.在一些实施例中，所述质量损失确定模块，被配置为执行：
55.对每帧目标图像分别执行：
56.分别确定所述目标图像的每个图像块在所述源视频中的持续时长；
57.根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子；
58.以各图像块的调整因子作为权重系数，对所述各图像块的空间域质量损失量进行加权求和操作，得到所述目标图像的所述图像质量损失量。
59.在一些实施例中，若所述目标图像的播放时间点与当前播放时间点之间的时长作为参考时长，则在所述对应关系中：
60.当所述参考时长小于或等于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长正相关；
61.当所述参考时长大于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长负相关。
62.在一些实施例中，所述对应关系是基于符合视觉特性的冲激响应函数构建的。
63.在一些实施例中，所述序列获取模块还被配置为执行：
64.在所述质量损失确定模块基根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子之前，在所述源视频中以所述目标图像的下一帧图像为起始帧获取指定时长内的图像，构成所述目标图像的第二图像帧序列；
65.所述质量损失确定模块，被配置为执行：
66.对每个图像块，从所述第二图像帧序列中的每一帧图像中，检测出与所述图像块最相似的参考图像块，并确定所述图像块与所述参考图像块之间的匹配度；
67.基于匹配度与持续时长之间的正相关关系，确定所述图像块的所述持续时长。
68.在一些实施例中，在所述匹配度与持续时长之间的正相关关系中，所述第一图像
帧序列中各参考图像块的匹配度的累加值与所述持续时长具有线性正相关关系。
69.在一些实施例中，所述装置还包括：
70.整体损失确定模块，被配置为执行在所述质量损失确定模块对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量之后，对所述第一图像帧序列中各帧目标图像的所述图像质量损失量进行加权求和，得到所述第一图像帧序列的整体质量损失。
71.在一些实施例中，所述装置还包括：
72.压缩模块，被配置为执行当所述第一图像帧序列的整体质量损失量高于预设损失值时，提高对所述第一图像帧序列的所述压缩处理的码率；采用提高后的码率，重新对所述第一图像帧序列进行压缩处理。
73.根据本技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
74.处理器；
75.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
76.其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现本技术实施例第一方面中任一项所述的基于键值系统的数据存储方法。
77.根据本技术实施例的第四方面，提供一种非易失性可读存储介质，当所述存储介质中的计算机程序电子设备执行时，使得该电子设备能够执行本技术实施例第一方面中任一项所述的应用于视频的图像质量损失确定方法。
78.根据本技术实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行实现本技术实施例上述第一方面以及第一方面任一项应用于视频的图像质量损失确定方法。
79.本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：由于视频中的图像是随时间而变化的，人眼对图像质量损失的感知并非如静态图像一成不变，故此本技术提出基于人眼视觉对静态图像的空间域质量损失量的调整因子，来调整视频中每帧图像的空间域质量损失，等效于进行数据平滑操，以此来得到更适合视频的图像质量评价的图像质量损失量。
80.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
81.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
82.图1是根据一示例性实施例示出的应用于视频的图像质量损失确定方法的应用场景示意图。
83.图2是根据一示例性实施例示出的一种应用于视频的图像质量损失确定方法流程示意图。
84.图3是根据一示例性实施例示出的一种图像分块的效果示意图。
85.图4是根据一示例性实施例示出的一种应用于视频的图像质量损失确定方法的流程示意图。
86.图5是根据一示例性实施例示出的一种应用于视频的图像质量损失确定方法的说明图。
87.图6是根据一示例性实施例示出的一种基于图像质量损失的对比图。
88.图7是根据一示例性实施例示出的一种应用于视频的图像质量损失确定装置的结构示意图。
89.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
90.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
91.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
92.本技术实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义。
93.传统的静态图像的空间域质量损失可由psnr或ssim等方法进行评测。发明人研究发现，静态图像的空间域质量损失并不适用于目标图像。一些可能的原因是静态图像只能提供静止的图像信息，而运动图像不仅能够传递一帧静态画面的信息，还能够传递时间域上的图像内容变化。故此，发明人研究发现，当视频通过压缩处理降低码率后，一帧图像被压缩。压缩前后视频内展现给人们的视觉损失，不仅与画面内容相关，还与人眼在时域的视觉感受相关。也即，一方面人眼对于图像质量损失的敏感度受图像内容稳定时长的影响。另一方面，视频中每帧图像只具备有限的持续时间。因此，在图像客观质量损失测度的定义中，需要引入调整因子。调整因子用于定量描述压缩前后图像的空间域质量损失被人眼感知的强度。调整因子与空间域质量损失相乘后能够表征人眼感知的质量损失。
94.发明人研究发现，引入人眼视觉的调整因子调整图像的空间域质量损失后，调整因子的引入等效于对数据的平滑处理。有鉴于此，本技术提出了一种适用于视频的图像质量损失确定方法。在该方法中，基于人眼对质量损失的调整因子的作用效果出发，对基于静态图像计算的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到适用于视频的图像质量损失评价方案。
95.下面结合附图，对本技术涉及的应用于视频的图像质量损失确定方法做进一步说明。
96.首先，图1是根据一示例性实施例示出的一应用场景该示意图。该应用场景中例如可以包括存储系统10、服务器20以及终端设备30。其中，各终端设备30可用来进行网络访问的任何合适的电子设备，包括但不限于计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑或是其它
类型的终端。存储系统10能够存储被终端设备访问的数据，服务器20用于实现与终端设备30的交互，从存储系统10中获取数据返回给终端设备30。例如，终端设备30采集短视频之后经过转码处理得到低码率的视频可以传输给服务器20，由服务器20将视频存储在存储系统10中。终端设备30之间(例如，30_1与30_2或30_n之间)也可以经由网络40彼此通信。网络40可以是广义上的用于信息传递的网络，可以包括一个或多个通信网络，诸如无线通信网络、因特网、私域网、局域网、城域网、广域网或是蜂窝数据网络等。
97.本技术中的描述中仅就单个服务器或终端设备加以详述，但是本领域技术人员应当理解的是，示出的单个服务器20、终端设备30和存储系统10旨在表示本技术的技术方案涉及终端设备、服务器以及存储系统的操作。对单个终端设备以及单个服务器和存储系统加以详述至少为了说明方便，而非暗示对终端设备和服务器的数量、类型或是位置等具有限制。应当注意，如果向图示环境中添加附加模块或从其中去除个别模块，不会改变本技术的示例实施例的底层概念。另外，虽然为了方便说明而在图1中示出了从存储系统10到服务器20的双向箭头，但本领域技术人员可以理解的是，上述数据的收发也是可以通过网络40实现的。
98.本技术实施例中，源视频经过转码处理(即压缩处理)后得到低码率的视频。一帧图像的图像质量损失量是转码处理前后同一帧目标图像的图像质量损失。为了能够提高目标图像的图像质量损失量的准确性，本技术提供一种应用于目标图像的图像质量损失确定方法，该方法可如图2所示，包括以下步骤：
99.源视频经过转码处理后得到各帧目标图像的压缩后的压缩图像。在评价源视频的图像质量损失时，可实施为如图2所示，包括以下步骤：
100.在步骤201中，从所述源视频中获取第一图像帧序列；
101.例如，期望获取源视频中截止值t播放时间内的各帧图像的图像质量损失量，则第一图像帧序列可以为源视频从首帧开始直至t播放时间对应的一帧图像构成图像帧序列。当然也可以单独对一帧图像评价其图像质量损失量。具体实施将在后文说明，这里暂不详述。
102.在步骤202中，针对所述第一图像帧序列中的每帧目标图像，从所述目标视频中获取所述目标图像的压缩图像；
103.在步骤203中，分别确定每帧目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量；
104.在步骤204中，对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量。
105.对每一帧目标图像而言，基于psnr或ssim方法确定目标图像和压缩图像之间的空间域质量损失量。本技术提供以下两种方式来确定空间域质量损失量：
106.方式1：以整帧的目标图像为计算单位计算该帧目标图像和其压缩后的压缩图像之间的空域质量损失。
107.方式2为：可将目标图像划分为指定数量的图像块；然后针对每一图像块，分别确定目标图像和压缩参考图像之间该图像块位置的空间域质量损失量。然后对每个图像块的空间域质量损失量进行累加或者进行加权求和得到目标对象的空间域质量损失量。
108.然后为了得到各帧目标图像的最终的图像质量损失量，可在步骤204中，对各帧目
标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量。
109.例如，数据平滑操作可实施为在时域的低通滤波，以及引入的人眼视觉对图像质量损失的调整因子来调整每帧目标图像的空间域质量损失量。
110.其中，调整因子与一帧图像的有效持续时长有关，实施时可预先建立时长与调整因子的对应关系，以便于确定每帧目标图像的图像质量损失。下面就如何确定有效持续时长以及建立该对应关系进行说明：
111.持续时长的确定方法：
112.其中，由于视频具有时域的内容连续性，图像内容在源视频中一般逐渐变化。基于此，图像内容在源视频中的持续时长可参考图像块的图像内容的有效持续时间来确定。对任一帧目标图像而言，可以该帧目标图像的以图像块为例，对持续时长进行说明：
113.可以首先在源视频中以目标图像的下一帧图像为起始帧获取指定时长内的图像，构成第二图像帧序列。该指定时长可根据经验值确定，一般设定为图像内容完全消失时的平均时长即可。
114.针对每一图像块，从二图像帧序列中的每一帧图像中，检测出与该图像块最相似的参考图像块，并确定该图像块与其参考图像块之间的匹配度。该匹配度可采用图像块的图像内容在其他图像中的残存比例来确定。例如，如图3所示，设图像pm为源视频(即转码前的源视频序列)中第m帧，p
m l
为源视频序列中第m l帧。为pm中的尺寸为k
×
k像素的源图像块。为的静态质量损失量(即空间域质量损失量)。采用运动预测算法在p
m l
帧图像中获取与图像块最相似的图像块根据及的色度及亮度信息，计算与间的归一化信息匹配度例如，图像块之间的匹配度，可表示为数组的相关性，假设数组a表示的颜色值(即亮度和/或色度信息)，数组b表示的颜色值，则匹配度可表示为如公式(1)所示：
115.(a*b)/(|a|*|b|)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
116.具体实施时，图像块各像素点的像素值可转换到yuv颜色空间，计算两图像块之间每个像素点的y、u、v各颜色分量的差值，然后归一化后，通过对归一化的各颜色分量差值加权求和确定图像块之间的匹配度。
117.得到匹配度之后，可基于匹配度与持续时长之间的正相关关系，确定图像块的持续时长。例如，可以采用如下公式(2)来确定各图像块在源视频中的持续时长：
[0118][0119]
其中，表示图像块的持续时长；τ表示在源视频中一帧图像的平均播放时长(如帧率为30/s，则τ为(1/30)；l表示第二图像帧序列中第l帧图像；m表示图像块的标识；表示图像块与第l帧图像中的最相似的参考图像块之间的匹配度。
[0120]
此外，虽然上述例子是以图像块为例介绍了图像块在源视频中的持续时长，实施时，也可以采用整个目标图像和第二图像帧序列中各帧图像的匹配度来确定整个目标图像对应的一个持续时长。也即，将一帧目标图像视为一个图像块来处理。例如，整个目标图像
和第二图像帧序列中各帧图像的匹配度可以表示为目标图像的图像内容在其他图像的残差率，也即图像差异度，其取值小于等于1，然后采用(1-差异度)得到匹配度然后用于后面计算可表示为公式(3)所示：
[0121][0122]
其中，表示目标图像的图像内容的持续时长；τ表示在源视频中一帧图像的平均播放时长；s表示匹配度。
[0123]
时长与调整因子的对应关系：
[0124]
在介绍了持续时长的确定方式之后，接下介绍时长与调整因子的对应关系。
[0125]
在得到持续时长之后，可以建立时长与调整因子之间的对应关系。该对应关系可以基于符合视觉特性的冲激响应函数推导得出。在该对应关系中，目标图像的播放时间点与当前播放时间点之间的时长作为参考时长，且，当参考时长小于或等于所述持续时长时，调整因子与参考时长正相关；当参考时长大于所述持续时长时，调整因子与参考时长负相关。也即，该对应关系能够描述人眼视觉随时间推移对图像内容残留程度的视觉感受来表达人眼对空间域质量损失量的调整因子，并能够描述当图像内容完全消失后人眼视觉对空间域质量损失量的调整因子也会逐渐降低。
[0126]
故此，在一些实施例中，该对应关系可如下公式(4)所示：
[0127][0128]
其中，所述t表示所述参考时长；所述表示所述调整因子，所述表示所述持续时长；所述μ为常量，用于表示人眼平均感知时长，通常100ms≤μ≤200ms。
[0129]
在实施时，如果按前述方式1不对整帧目标图像划分图像块时，可以每一帧目标图像对应一个调整因子。也即对每帧目标图像而言，基于预先建立的时长与人眼视觉对图像质量损失量的调整因子之间的对应关系，确定该目标图像对应的调整因子，然后采用所述调整因子调整该目标图像的空间域质量损失量，得到该目标图像的图像质量损失量。当不划分图像块时，可简化计算，提高处理效率。
[0130]
在另一种实施方式中，如果以前述方式2中对目标图像划分图像块时，如图4所示，目标图像的最终质量损失的确定方法可包括以下步骤：
[0131]
在步骤401中，对目标图像划分图像块，得到每个图像块的空间域质量损失。
[0132]
在步骤402中：分别确定目标图像的每个图像块在源视频中的持续时长。
[0133]
在步骤403中，基于时长与调整因子之间的对应关系，分别确定每个图像块的持续时长分别对应的调整因子。
[0134]
在步骤404中，以各图像块的调整因子作为权重系数，对各图像块的空间域质量损失量进行累加或加权求和操作，得到目标图像的图像质量损失量。
[0135]
按图像块来确定目标图像的图像质量损失量，能够将图像块的差异度因素考虑在内，使得最终确定的图像质量损失量根据准确。
[0136]
对于整个源视频而言，可以采用任意播放时刻之前的所有目标图像的图像质量损
失来衡量到该播放时刻为止的源视频的整体质量损失。实施时，可以直接采用各帧目标图像的最终质量损失的累加和作为该整体质量损失，也可以采用各帧目标图像的最终质量损失的加权求和结果作为该整体质量损失。也可以采用每帧目标图像的最终质量损失的平均值作为该整体质量损失。
[0137]
如图5所示，假设p1、p2、p3均为源视频帧序列中依序播放的目标图像，且各帧图像的播放时间点分别为t1、t2和t3，m1、m2、m3分别为p1、p2、p3的压缩图像，则：
[0138]
t1＝t3-t1；
[0139]
t1＝t3-t2；
[0140]
t3＝t3-t3＝0；
[0141]
将t1、t2和t3分别代入公式(4)可得到p1、p2、p3帧图像的调整因子分别为w(t1)、w(t2)、w(t3)；
[0142]
若p1、p2、p3这三帧图像的空间域质量损失量分别为d1、d2、d3；则有，到t3时刻为止源视频帧的整体质量损失为：
[0143]
dsum＝d1*w(t1) d2*w(t2) d3*w(t3)；
[0144]
由于w(t3)＝0；则最终，dsum＝d1*w(t1) d2*w(t2)。
[0145]
综上所述，在得到源视频帧的在任意时刻的整体质量损失之后，可以根据整体质量损失，来调整转码处理的码率。例如，当整体质量损失大于预设损失阈值时，说明原转码处理的码率偏低，转码得到的视频图像质量太差，可以适当提高码率重新对源视频帧序列进行转换处理，得到高质量的转码后的视频。
[0146]
如图6所示，为引入人眼视觉对图像质量损失的调整因子之后，本技术确定的运动图像的图像质量损失相较于传统的静态图像的图像质量损失的对比结果图。图6中，对应“原始”的线为每帧图像的空间域质量损失。对应“更正后”的线为引入调整因子调整之后的图像质量损失。可见，引入调整因子等效于数据平滑。更正后，视频的图像质量损失更能符合人眼视觉的特点。
[0147]
基于相同的发明构思，本技术还提供一种应用于视频的图像质量损失确定装置，源视频经压缩处理后得到目标视频，如图7所示，所述装置包括：
[0148]
序列获取模块701，被配置为执行从所述源视频中获取第一图像帧序列；
[0149]
图像获取模块702，被配置为执行针对所述第一图像帧序列中的每帧目标图像，从所述目标视频中获取所述目标图像的压缩图像；
[0150]
空域损失确定模块703，被配置为执行分别确定每帧目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量；
[0151]
质量损失确定模块704，被配置为执行对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量。
[0152]
在一些实施例中，所述质量损失确定模块，被配置为执行：
[0153]
针对每帧目标图像分别执行：
[0154]
确定所述目标图像在所述源视频中的持续时长；
[0155]
根据时长与调整因子之间的对应关系，确定所述目标图像对应的调整因子；
[0156]
采用所述调整因子调整所述目标图像的空间域质量损失量，得到所述目标图像的图像质量损失量。
[0157]
在一些实施例中，所述空域损失确定模块，被配置为执行：
[0158]
针对每帧目标图像分别执行：
[0159]
将所述目标图像划分为指定数量的图像块；
[0160]
分别确定所述目标图像和所述压缩图像之间每个图像块位置的所述空间域质量损失量，由各图像块的空间域质量损失量的集合作为所述目标图像与对应的压缩图像之间的空间域质量损失量。
[0161]
在一些实施例中，所述质量损失确定模块，被配置为执行：
[0162]
对每帧目标图像分别执行：
[0163]
分别确定所述目标图像的每个图像块在所述源视频中的持续时长；
[0164]
根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子；
[0165]
以各图像块的调整因子作为权重系数，对所述各图像块的空间域质量损失量进行加权求和操作，得到所述目标图像的所述图像质量损失量。
[0166]
在一些实施例中，若所述目标图像的播放时间点与当前播放时间点之间的时长作为参考时长，则在所述对应关系中：
[0167]
当所述参考时长小于或等于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长正相关；
[0168]
当所述参考时长大于所述持续时长时，所述调整因子与所述参考时长负相关。
[0169]
在一些实施例中，所述对应关系是基于符合视觉特性的冲激响应函数构建的。
[0170]
在一些实施例中，所述序列获取模块还被配置为执行：
[0171]
在所述质量损失确定模块根据时长与调整因子之间的对应关系，分别确定所述每个图像块的所述持续时长分别对应的调整因子之前，在所述源视频中以所述目标图像的下一帧图像为起始帧获取指定时长内的图像，构成所述目标图像的第二图像帧序列；
[0172]
所述质量损失确定模块，被配置为执行：
[0173]
对每个图像块，从所述第二图像帧序列中的每一帧图像中，检测出与所述图像块最相似的参考图像块，并确定所述图像块与所述参考图像块之间的匹配度；
[0174]
基于匹配度与持续时长之间的正相关关系，确定所述图像块的所述持续时长。
[0175]
在一些实施例中，在所述匹配度与持续时长之间的正相关关系中，所述第一图像帧序列中各参考图像块的匹配度的累加值与所述持续时长具有线性正相关关系。
[0176]
在一些实施例中，所述装置还包括：
[0177]
整体损失确定模块，被配置为执行在所述质量损失确定模块对各帧目标图像的空间域质量损失量进行数据平滑操作，得到所述第一图像帧序列中每帧目标图像的图像质量损失量之后，对所述第一图像帧序列中各帧目标图像的所述图像质量损失量进行加权求和，得到所述第一图像帧序列的整体质量损失。
[0178]
在一些实施例中，所述装置还包括：
[0179]
压缩模块，被配置为执行当所述第一图像帧序列的整体质量损失量高于预设损失值时，提高对所述第一图像帧序列的所述压缩处理的码率；采用提高后的码率，重新对所述第一图像帧序列进行压缩处理。
[0180]
关于上述实施例中的装置，其中各个单元执行请求的具体方式已经在有关该方法
的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0181]
在介绍了本公开示例性实施方式的应用于视频的图像质量损失确定方法和装置之后，接下来，介绍根据本公开的另一示例性实施方式的计算设备。
[0182]
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0183]
在一些可能的实施方式中，根据本公开的计算设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本公开各种示例性实施方式的应用于视频的图像质量损失确定方法中的步骤。例如，处理器可以执行如应用于视频的图像质量损失确定方法中的步骤。
[0184]
下面参照图8来描述根据本公开的这种实施方式的计算设备130。图8显示的计算设备130仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0185]
如图8所示，计算设备130以通用计算设备的形式表现。计算设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。
[0186]
总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0187]
存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器(rom)1323。
[0188]
存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0189]
计算设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与计算设备130交互的设备通信，和/或与使得该计算设备130能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口135进行。并且，计算设备130还可以通过网络适配器136与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器136通过总线133与用于计算设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备130使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0190]
在一些可能的实施方式中，本公开提供的一种应用于视频的图像质量损失确定方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本公开各种示例性实施方式的一种应用于视频的图像质量损失确定方法中的步骤。
[0191]
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外
线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0192]
本公开的实施方式的用于应用于视频的图像质量损失确定方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0193]
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0194]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0195]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务端上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0196]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
[0197]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0198]
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0199]
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0200]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0201]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0202]
尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。
[0203]
显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。