面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法，該方法通過(guò)分析采集到的多媒體網(wǎng)絡(luò)會(huì)議時(shí)產(chǎn)生的圖像流數(shù)據(jù)和相關(guān)時(shí)間信息數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)化的預(yù)測(cè)多媒體會(huì)議的質(zhì)量和效果。該方法首先對(duì)圖片流進(jìn)行預(yù)處理，然后在空間維度上分別計(jì)算圖像間的基于健壯主成分分析的峰值信噪比和圖像由于JPG壓縮產(chǎn)生的塊效應(yīng)，同時(shí)通過(guò)計(jì)算源端圖像流和接收端圖像流的時(shí)間序列信息兩者之間的差異得到時(shí)間維度上的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)值。最后綜合在各個(gè)特征計(jì)算出的質(zhì)量損失，計(jì)算出最后一次網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的總體質(zhì)量評(píng)價(jià)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及多媒體圖像視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估領(lǐng)域，尤其涉及一種針對(duì)面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，圖像和視頻無(wú)處不在，但是圖像和視頻會(huì)在壓縮、處理、傳輸?shù)雀鱾€(gè)階段產(chǎn)生各種各樣的損失，這些損失都會(huì)影響到人們?cè)谝曈X(jué)上的感受。如何正確和有效的評(píng)估這些損失成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。一般的，由于人圖像和視頻的最終接受者，讓人主觀的去評(píng)價(jià)是一種最常見(jiàn)的方法，但是人往往會(huì)受到所處的環(huán)境、當(dāng)時(shí)的心情等因素的影響，造成結(jié)果往往并不是很正確，而且這種方法也很費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，很多的研究者提出了各種對(duì)圖像和視頻的質(zhì)量評(píng)估方法，這些方法從各個(gè)角度提出了不同的解決方案?？陀^的自動(dòng)化視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法在很多方面起到了重要作用，第一、它可以在圖像或者視頻監(jiān)控系統(tǒng)中監(jiān)視質(zhì)量變化請(qǐng)客；第二、它可以作為一個(gè)圖像和視頻處理系統(tǒng)和算法中的標(biāo)準(zhǔn)；第三、它可以幫助優(yōu)化圖像和視頻處理系統(tǒng)以及算法。
[0003]現(xiàn)在大多數(shù)的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法大多都是針對(duì)與靜態(tài)圖片和視頻的。針對(duì)靜態(tài)圖片的質(zhì)量評(píng)估方法中，最簡(jiǎn)單方法是傳統(tǒng)的均方差和峰值信噪比等，這些方法都是基于圖像的像素，都很簡(jiǎn)單，易于理解，也有一定的效果，但是在很多情況下，這些方法不能很好的反應(yīng)出圖像間的質(zhì)量。也有很多方法基于人體視覺(jué)系統(tǒng)的一些行為和特征提出了對(duì)圖像質(zhì)量的評(píng)估方法，這些方法取得了一定的效果，但是也存在這一些問(wèn)題，同時(shí)計(jì)算都較為復(fù)雜。也有人提出了一種基于圖像結(jié)構(gòu)相似性的方法，取得了不錯(cuò)的效果。對(duì)于視頻的質(zhì)量評(píng)估，由于視頻相對(duì)于靜態(tài)圖像，增加了一個(gè)時(shí)間維度，因此需要考慮如何衡量在時(shí)間維度上的特征，現(xiàn)有很多方法都采樣了運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法。
[0004]現(xiàn)在還沒(méi)有一種針對(duì)面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法。面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議與視頻有這很大的區(qū)別，因此針對(duì)視頻的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法不太適用于這個(gè)場(chǎng)景。面向共享應(yīng)用服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議一般的方式是一臺(tái)計(jì)算機(jī)或者終端將其桌面共享給與會(huì)者，其使用的是ITU T.128協(xié)議——多點(diǎn)應(yīng)用共享協(xié)。一般的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議主要會(huì)共享一些文檔，然后通過(guò)文檔講解交流，文檔主要有PPT、W0RD、PDF等種類(lèi)。開(kāi)會(huì)時(shí)，對(duì)于共享桌面的計(jì)算機(jī)作為發(fā)送端，它會(huì)將其桌面變化以圖片流的形式發(fā)送給接受端。面向共享應(yīng)用服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議具有以下特性:(a)只有發(fā)送端的桌面產(chǎn)生變化時(shí)，會(huì)議應(yīng)用才會(huì)將新的桌面圖片發(fā)送給接受者；(b)為了減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，它只將變化的區(qū)域形成一個(gè)較小的圖片發(fā)送給接收端，讓接收端使用該圖片覆蓋當(dāng)前桌面的指定區(qū)域；(c)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的連接是TCP連接，數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中沒(méi)有包的丟失，也就是圖片數(shù)據(jù)不會(huì)在傳輸過(guò)程中受損；(d)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片大多數(shù)都只有文字和印刷體，與自然圖像有所區(qū)別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法，該方法能夠自動(dòng)化地計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的視覺(jué)質(zhì)量，解決了人工主觀評(píng)價(jià)會(huì)議質(zhì)量中的各種問(wèn)題，并且提高了準(zhǔn)確率和評(píng)價(jià)的效率，節(jié)省了成本，也能夠幫助這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議應(yīng)用及時(shí)的得到每次會(huì)議情況的反饋，有利于快速的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題。
[0006]本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:
[0007]—一種面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，該方法包含了以下步驟:
[0008](I)獲得各種不同網(wǎng)絡(luò)條件下網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)和這些圖片流對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖像變化信息:圖片流數(shù)據(jù)包含發(fā)送端的源圖像流S和接受端的圖像流P，時(shí)間信息包括發(fā)送端的時(shí)間序列T和接收端的時(shí)間序列T’ ；圖像變化信息的格式為(left, top, width, height),表示變化區(qū)域的坐標(biāo)和長(zhǎng)高。
[0009](2)對(duì)圖片流進(jìn)行預(yù)處理:對(duì)圖片流進(jìn)行顏色空間的轉(zhuǎn)換，將圖像從RGB轉(zhuǎn)化為YUV顏色空間，轉(zhuǎn)換后源圖像S變?yōu)镾’，接受端圖像P變?yōu)镻’。
[0010](3)通過(guò)記錄的圖片序列的時(shí)間點(diǎn)計(jì)算出每一幅圖片持續(xù)的時(shí)間。
[0011](4)計(jì)算圖片流中每?jī)煞鶎?duì)應(yīng)圖像之間的基于健壯主成分分析的峰值信噪比。
[0012](5)計(jì)算圖片流中圖像由于JPG壓縮產(chǎn)生的塊效應(yīng)。
[0013](6)根據(jù)源端圖像流和接收端圖像流的時(shí)間序列信息兩者之間的差異，得到時(shí)間維度上視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)值。
[0014](7)綜合在各個(gè)特征計(jì)算出的質(zhì)量損失，計(jì)算出最后一次網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的總體質(zhì)量評(píng)價(jià)。
[0015]本發(fā)明的有益效果是，現(xiàn)在還沒(méi)有對(duì)面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法，本發(fā)明根據(jù)現(xiàn)有的圖片和視頻的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法，結(jié)合面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的獨(dú)有特性，實(shí)現(xiàn)了一種能夠自動(dòng)化評(píng)估其視覺(jué)質(zhì)量的方法。本發(fā)明分析和處理的數(shù)據(jù)主要來(lái)自于網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)、相對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖片變化信息數(shù)據(jù)。本發(fā)明不需要人的參與，避免了人的主觀評(píng)價(jià)的不確定性和不準(zhǔn)確性，從而做到評(píng)估的結(jié)果更準(zhǔn)確。另外自動(dòng)化的評(píng)估在評(píng)價(jià)效率上也大大提高，減少了這方面所花的時(shí)間和成本；同時(shí)也可以及時(shí)反饋這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，幫助工作人員解決問(wèn)題，提高用戶的滿意度。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0016]圖1是本發(fā)明的流程圖；
[0017]圖2是基于健壯主成分分析的效果圖；
[0018]圖3是基于健壯主成分分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和對(duì)比圖；
[0019]圖4是圖像流時(shí)間序列不意圖；
[0020]圖5是時(shí)間序列特征實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖；
[0021]圖6是本發(fā)明對(duì)樣本評(píng)價(jià)結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022]本發(fā)明通過(guò)獲取面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)和相關(guān)時(shí)間信息已經(jīng)圖片變化信息，應(yīng)用視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估中的各種方法，計(jì)算出各個(gè)與質(zhì)量相關(guān)的特征情況，最后綜合得出一個(gè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量的評(píng)估值。
[0023]本發(fā)明可以應(yīng)用于實(shí)際的產(chǎn)品中，也可以在產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和測(cè)試階段提供更加可靠的質(zhì)量保證。本發(fā)明可以自動(dòng)化的評(píng)估網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量，提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性，也可以及時(shí)反應(yīng)出可能存在的問(wèn)題，幫助工作人員及時(shí)修復(fù)問(wèn)題。
[0024]本發(fā)明的具體工作過(guò)程是:
[0025]1、獲得各種不同網(wǎng)絡(luò)條件下網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)和這些圖片流對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖像變化信息。
[0026]2、對(duì)圖片流進(jìn)行預(yù)處理。
[0027]3、通過(guò)記錄的圖片序列的時(shí)間點(diǎn)計(jì)算出每一幅圖片持續(xù)的時(shí)間。
[0028]4、計(jì)算圖片流中每?jī)煞鶎?duì)應(yīng)圖像之間的基于健壯主成分分析的峰值信噪比。
[0029]5、計(jì)算圖片流中圖像由于JPG壓縮產(chǎn)生的塊效應(yīng)。
[0030]6、根據(jù)源端圖像流和接收端圖像流的時(shí)間序列信息兩者之間的差異，得到時(shí)間維度上視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)值。
[0031]7、綜合在各個(gè)特征計(jì)算出的質(zhì)量損失，計(jì)算出最后一次網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的總體質(zhì)量評(píng)價(jià)。
[0032]本發(fā)明的有益效果是，現(xiàn)在還沒(méi)有對(duì)面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法，本發(fā)明根據(jù)現(xiàn)有的圖片和視頻的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估方法，結(jié)合面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的獨(dú)有特性，實(shí)現(xiàn)了一種能夠自動(dòng)化評(píng)估其視覺(jué)質(zhì)量的方法。本發(fā)明分析和處理的數(shù)據(jù)主要來(lái)自于網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)、相對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖片變化信息數(shù)據(jù)。本發(fā)明不需要人的參與，避免了人的主觀評(píng)價(jià)的不確定性和不準(zhǔn)確性，從而做到評(píng)估的結(jié)果更準(zhǔn)確。另外自動(dòng)化的評(píng)估在評(píng)價(jià)效率上也大大提高，減少了這方面所花的時(shí)間和成本；同時(shí)也可以及時(shí)反饋這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，幫助工作人員解決問(wèn)題，提高用戶的滿意度。
[0033]下面結(jié)合附圖和實(shí)例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步介紹:
[0034]為了介紹面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法，首先要了解面向應(yīng)用共享服務(wù)的特性。面向應(yīng)用共享服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議基于國(guó)際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)化部的建議128(ITU-T.128)，該協(xié)議的名稱(chēng)為多點(diǎn)應(yīng)用共享?；谶@個(gè)協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)多媒體會(huì)議時(shí)，會(huì)議的主持者會(huì)將自己的桌面共享給與會(huì)者，然后大多數(shù)情況會(huì)通過(guò)PPT、WORD、PDF等文檔講要傳達(dá)的內(nèi)容，因此會(huì)議中產(chǎn)生的圖像大多都是這些文檔的截圖。會(huì)議中產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)是根據(jù)主持者屏幕的變化情況來(lái)的，如果屏幕的內(nèi)容變化比如PPT翻頁(yè)了，它就產(chǎn)生新的圖像數(shù)據(jù)傳給與會(huì)者；但是如果屏幕長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有發(fā)生變化，那么它將不會(huì)產(chǎn)生任何圖像數(shù)據(jù)；如果屏幕上部分變化了，它可能只把這部分變化的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送過(guò)去，讓?xiě)?yīng)用覆蓋掉上一幅圖像這部分區(qū)域，這些是面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的一個(gè)重要特征。網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中對(duì)質(zhì)量影響最大的應(yīng)該是網(wǎng)絡(luò)狀況，網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、抖動(dòng)、丟包率等參數(shù)是衡量網(wǎng)絡(luò)狀況的重要指標(biāo)，另外這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議大多使用TCP連接實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中不會(huì)有丟失，所以網(wǎng)絡(luò)狀況的影響主要反應(yīng)在圖像流傳輸時(shí)的時(shí)間，會(huì)造成圖像的延遲和圖像持續(xù)時(shí)間的變化，這會(huì)影響會(huì)議的效果，造成視覺(jué)上的質(zhì)量損失。另外在傳輸前，一般會(huì)將圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮以減少傳輸時(shí)的數(shù)據(jù)量，壓縮方法主要有JPG、JPG2000、ZIP等，我們的方法主要考慮有損的壓縮方法JPG對(duì)視覺(jué)質(zhì)量產(chǎn)生的影響。[0035]參考圖1給出了面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，包含了以下步驟:
[0036]1、獲得各種不同網(wǎng)絡(luò)條件下網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)和這些圖片流對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖像變化信息。
[0037]本發(fā)明的最初輸入包含網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流圖片，如圖1所示，包含發(fā)送端的源圖像流S和接受端的圖像流P，這些圖像大小相同，一般為發(fā)送端計(jì)算機(jī)或者終端的屏幕大小。另外輸入的數(shù)據(jù)還包含圖像流對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息，圖1中的T為發(fā)送端的時(shí)間序列，T’為接收端的時(shí)間序列；此外還有圖像變化的信息，格式為(left, top, width, height),分別表示變化區(qū)域的坐標(biāo)和長(zhǎng)高。
[0038]2、對(duì)圖片流進(jìn)行預(yù)處理
[0039]預(yù)處理主要包括顏色空間的轉(zhuǎn)換，將圖像從RGB轉(zhuǎn)化為YUV顏色空間，按圖1所示，轉(zhuǎn)換后源圖像S變?yōu)镾’，接受端圖像P變?yōu)镻’。
[0040]3、通過(guò)記錄的圖片序列的時(shí)間點(diǎn)計(jì)算出每一幅圖片持續(xù)的時(shí)間。
[0041]4、計(jì)算圖片流中每?jī)煞鶎?duì)應(yīng)圖像之間的基于健壯主成分分析的峰值信噪比。
[0042]對(duì)于網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖像，主要是對(duì)PPT、WORD、PDF文檔的截屏，一般都包含了大量的文字，并且其背景大都很單調(diào)，對(duì)人的視覺(jué)感觀影響不大，因此本發(fā)明通過(guò)健壯主成分分析提出出了圖像突出的部分，這一部分參與峰值信噪比的計(jì)算，這樣更好的反應(yīng)出圖像的視覺(jué)質(zhì)量。比如在大多的PPT文檔中，上面的文字是人所主要關(guān)注的部分而其背景一般都被人忽略，通過(guò)健壯組成分析，可以得到這些PPT圖片中的突出部分。
[0043]基于健壯主成分分析的峰值信噪比方法最后得到一個(gè)數(shù)值結(jié)果，如果質(zhì)量好，值一般在30-40之間，如果質(zhì)量很差，值可能會(huì)在20甚至以下。為了更好的評(píng)價(jià)評(píng)估結(jié)果，本發(fā)明將這個(gè)結(jié)果通過(guò)如下公式做歸一化:
【權(quán)利要求】
1.一種面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，該方法包含了以下步驟: (1)獲得各種不同網(wǎng)絡(luò)條件下網(wǎng)絡(luò)會(huì)議中產(chǎn)生的圖片流數(shù)據(jù)和這些圖片流對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及圖像變化信息:圖片流數(shù)據(jù)包含發(fā)送端的源圖像流S和接受端的圖像流P，時(shí)間信息包括發(fā)送端的時(shí)間序列T和接收端的時(shí)間序列T’ ；圖像變化信息的格式為(left, top, width, height),表示變化區(qū)域的坐標(biāo)和長(zhǎng)高。 (2)對(duì)圖片流進(jìn)行預(yù)處理:對(duì)圖片流進(jìn)行顏色空間的轉(zhuǎn)換，將圖像從RGB轉(zhuǎn)化為YUV顏色空間，轉(zhuǎn)換后源圖像S變?yōu)镾’，接受端圖像P變?yōu)镻’。 (3)通過(guò)記錄的圖片序列的時(shí)間點(diǎn)計(jì)算出每一幅圖片持續(xù)的時(shí)間。 (4)計(jì)算圖片流中每?jī)煞鶎?duì)應(yīng)圖像之間的基于健壯主成分分析的峰值信噪比。 (5)計(jì)算圖片流中圖像由于JPG壓縮產(chǎn)生的塊效應(yīng)。 (6)根據(jù)源端圖像流和接收端圖像流的時(shí)間序列信息兩者之間的差異，得到時(shí)間維度上視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)值。 (7)綜合在各個(gè)特征計(jì)算出的質(zhì)量損失，計(jì)算出最后一次網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的總體質(zhì)量評(píng)價(jià)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，所述步驟(4)具體為:基于健壯主成分分析的峰值信噪比方法最后得到一個(gè)數(shù)值結(jié)果，然后將這個(gè)結(jié)果通過(guò)如下公式做歸一化:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，所述步驟(5)具體為:設(shè)x(m，n)為圖像的像素值，則dh(m, n)=x(m+l,n)-x(m, η)為相鄰水平像素直接的差值，那么計(jì)算水平的塊效應(yīng)的公式如下:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，所述步驟(6)具體為:將接收端和發(fā)送端的時(shí)間序列當(dāng)做兩個(gè)向量At和At’，然后通過(guò)向量間的歐幾里得距離，余弦距離以及相關(guān)系數(shù)計(jì)算兩個(gè)向量的相似程度；其中，余弦和相關(guān)系數(shù)距離公式如下:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向應(yīng)用共享的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議視覺(jué)質(zhì)量自動(dòng)化評(píng)估方法的數(shù)據(jù)流程圖，其特征在于，所述步驟(7)具體為:首先，對(duì)于兩種靜態(tài)圖像的質(zhì)量，考慮到基于健壯主成分分析的峰值信噪比和塊效應(yīng)，有
【文檔編號(hào)】H04N17/00GK103561259SQ201310290070
【公開(kāi)日】2014年2月5日 申請(qǐng)日期:2013年7月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月10日
【發(fā)明者】楊小虎, 蔡亮, 王新宇, 鮑凌峰 申請(qǐng)人:杭州云本科技有限公司