谢 佳,徐山峰,王兆伟,史 伟,石 伟

(1.中国电子科学研究院,北京 100041；2.航海仪器研究所,天津 300131)

工程与应用

无线局域网视频流传输中的图像质量性能仿真研究

谢 佳1,徐山峰1,王兆伟1,史 伟1,石 伟2

(1.中国电子科学研究院,北京 100041；2.航海仪器研究所,天津 300131)

为了评估无线局域网中视频图像的传输效果,在NS2平台上仿真了基于Evalvid机制的视频流在无线局域网环境下的传输过程,总结归纳了视频流在无线局域网传输过程中的仿真方法,得到了视频图像传输的平均PSNR值和平均SSIM值,分析了视频编码参数和网络参数对视频图像质量的影响。通过对比原始视频图像和重建视频图像,证明了该方法可以有效评估无线局域网环境下视频图像的传输质量。

Evalvid,GOP,压缩量化参数,服务质量,多媒体

0 引 言

无线局域网（Wireless Local Area Networks，WLAN），因其具有较好的灵活性和移动性、安装便捷、网络规划简单、故障定位清晰等优点，应用日益广泛。随着无线局域网的发展，多媒体数据流在无线局域网中的应用越来越多。研究怎样在无线局域网条件下，实时、高质量地传输音、视频数据，非常具有现实意义。

由于无线局域网带宽所限，必须对视频流进行编码压缩处理再进行无线传输。研究采用Evalvid框架对视频流进行编码压缩和解码处理，该框架不仅可以对视频流的质量进行系统的评估，而且工具组是开源的[1]，便于在网络仿真工具中集成。

在网络上传输的视频主要受以下几个因素影响：GOP、压缩量化参数、封包长度和封包错误率。

Evalvid机制并不能在NS2平台上进行仿真。柯志亨等人设计了Evalvid在NS2下的集成接口[2-4]，整合了Evalvid和NS2，为科研人员在NS2平台下结合Evalvid进行仿真提供了软件平台[5-6]。

研究在NS2-Evalvid基础上，分析了GOP、压缩量化参数、封包长度和封包错误率对图像质量的影响，通过网络仿真的方式实现了基于这4个因素对无线局域网传输图像质量性能进行分析，为研究怎样在恶劣网络环境下尽可能提高图像质量提供一定的依据。

1 相关概念

1.1 Evalvid

视频流本质上是由一帧一帧的图像组成的，对视频流的编码压缩实际上是对各帧图像的编码压缩，因此以下把对视频的操作统称为对图像的操作。

图1 Evalvid结构图

Evalvid机制的组件包括：Source（Video Raw Data，图像原始数据）、Video Encoder和Video Decoder、VS（Video Sender）、ET（Evaluate Trace）、FV（Fix Video，图像修补程序）、PSNR（SSIM）和MOS。其中PSNR（SSIM）和MOS是图像质量评价的主要指标。

PSNR（Peak to Signal Noise Ratio，峰值信噪比）：PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标。计算公式是通过比较原始图像S和目的图像D的亮度部分Y。PSNR越大表示目的图像与原始图像差距越小，图像质量越好[7]。对于第n帧图像，大小为Ncal×Nrow的数字化图像Ys（n，i，j）和参考图像YD（n，i，j），其PSNR计算公式如下[8]：

式（1）中，Vpeak=2k-1，k是对于亮度部分用几个位来表示一个像素的值。

SSIM（structural similarity index measurement，结构相似度）是一种衡量两幅图像相似度的指标，其值越大越好，最大为1，SSIM从亮度、对比度和结构3个方面对图像间的相似度进行综合评价：

亮度比较公式如下[9]：

式（2）中，uX和uY表示X和Y图像的均值，C1=（K1L）2，对比度比较公式如下[9]：

式（3）中，σX和σY表示X和Y图像的方差，C2=（K2L）2，结构比较公式如下[9]：

式（4）中，σXY表示X和Y图像的协方差，C3=C2/2，X和Y图像的结构相似度表示为[9]：

式（2）～（5）中，C1、C2、C3为防止分母趋于0的常数，一般取经验值K1=0.01、K2=0.03、L= 255，L即图像的灰度最大值。

PSNR是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的客观图像质量评价，而SSIM更多的考虑人眼的主观感受。因此，研究基于PSNR和SSIM这2个指标对图像质量进行联合评价。

MOS（Mean Opinion Score，平均主观评分程序）：平均主观评分是一种评价数字图像质量的主观指针，范围从1（最差）到5（最好）：

表1 MOS与PSNR的对应关系

1.2 GOP

目前的视频编码技术通常采用阶层式的编码（Hierarchy Coding）方式。以MPEG为例，被编码的视频串流会被分类成3种不同的图像，即I-frame（Intra-coded frame）、P-frame（Predictive-coded frame）和B-frame（Bi-directionally Predictive-coded frame）。I-frame是由它自己本身图像的数据内容作为编码，P-frame是参考先前被编码的I-frame或P-frame及自身的图像数据去做编码，B-frame是参考先前及后来的I-frame或P-frame及自身图像的数据去做编码[8]。

在一个GOP的I-frame里，如果所有属于这个I-frame的封包都能正确地被接收到，称此I-frame是可解码的。而在GOP中的P-frame里，当所有属于这个P-frame的封包都正确地被接收到，且此P-frame所参考的先前的I-frame或P-frame可以正确地被解码时，称此P-frame是可解码的。GOP中的B-frame在所有属于这个B-frame的封包都正确地被接收到，且此B-frame所参考的先前及之后的I-frame或P-frame可以正确地被解码时，称此B-frame是可解码的。

1.3 压缩量化参数

量化（Quantization）是一种有损视频压缩技术，经过量化后的数据再将其还原时，与原始数据会有一定差异，压缩量化参数越大，压缩程度越高，产生的数据量越小，视频解码失真度也越高。人眼通常对高空间频率的信号不敏感，因此可以采用较大的压缩量化标准，提高压缩程度。对于低空间频率的信号，则采用较小的压缩量化标准。而每个frame的编码数据量越大，分割的封包数也越多。在网络中有丢包的情况下，每个frame分割的封包数越多，隶属于此frame的封包丢失的情况越多，导致此frame不可解码的概率越大，此时，应当采用较大的压缩量化参数，优先保证此frame可解码。

1.4 封包长度

封包长度影响每个frame分割出来的封包数，同时也会影响网络上的封包错误率的大小。

1.5 封包错误率

目前的视频编码技术通常采用阶层式的编码（Hierarchy Coding）方式，如图2所示。故前面遗失掉的封包可能导致后来的图像无法解码，导致视频质量急剧下降。因此，封包错误率将直接影响视频的质量。

图2 一个MPEG GOP的例子（此GOP长度是12）

2 仿真方法

本文基于NS2-Evalvid模型，通过相关图像编码压缩程序处理视频流媒体文件，再通过tcl脚本模拟视频流在无线局域网中的传输过程，然后对比解码生成的图像和原始图像，得出平均PSNR值和平均SSIM值进行研究。

具体实验步骤如下[8]：

①本实验采用的原始视频YUV文件下载自http：//trace.eas.asu.edu/yuv/coastguard/coastguard_ qcif.7z。

以上就是本文修改压缩量化参数、GOP长度、封包错误率和封包长度对无线局域网图像传输的仿真和分析方法，该方法可以作为仿真无线网络下图像传输的通用方法。

3 性能分析

3.1 实验拓扑

仿真采用的网络拓扑结构如图3所示，视频服务器通过Internet和无线网络传送视频到视频接收客户端，介于视频服务器和无线接入点的连接为有线连接，假设在有线连接上不会发生封包遗失。介于Internet和视频接收客户端的连接为无线连接，在此无线连接上会发生封包遗失的情况，会导致图像质量变差。

图3 仿真拓扑

本仿真采用表驱动路由协议DSDV，每个网络节点都维护一张包含所有可达节点的路由表，必须不断预先计算路由，周期性地发送路由更新包来维护整个网络的路由表[10]。本仿真采用802.11作为信道接入协议，802.11协议族采用多重存取/碰撞避免（CSMA/CA）来降低无线信号之间碰撞的概率。

3.2 仿真配置参数

视频编码参数和无线局域网仿真参数如下。

表2 视频编码参数

表3 无线局域网仿真参数

3.3 结果分析

3.3.1 PSNR和SSIM

根据仿真得到的PSNR值和SSIM值可以评价图像质量的优劣，PSNR越大，SSIM越接近1，图像质量越高。

在压缩量化参数和MTU一定的条件下，设置不同丢包率和GOP得到的平均PSNR和平均SSIM如表4所示。

表4 不同GOP下的平均PSNR/平均SSIM

由表4可以看出，在压缩量化参数和MTU一定的条件下，设置GOP长度越小的视频，质量越高，并且随着封包错误率的增大，这种效果越来越明显。这是因为如果丢掉的是属于I-frame的封包，会导致在阶层编码中同一个GOP里的各帧图像全都无法解码。而GOP长度越小，其等待下一个I-frame到达的时间越短，图像恢复的时间相应的也越短。

在封包错误率、MTU和GOP一定的条件下，设置不同压缩量化参数得到的平均PSNR和平均SSIM如表5所示。

表5 不同压缩量化参数下的平均PSNR/平均SSIM

由表5可以看出，在封包错误率、MTU和GOP一定的条件下，视频压缩采用的量化参数越小，视频质量越高。

在封包错误率、压缩量化参数和GOP一定的条件下，设置不同MTU得到的平均PSNR和平均SSIM如表6所示。

由表6可以看出，在封包错误率、压缩量化参数和GOP一定的条件下，数据封包长度越长，视频质量越高。这是因为在同一帧图像中，采用的数据封包长度越长，分割生成的数据包数量越少，在相同的网络数据包丢包率条件下，与采用封包长度较短的情况相比，丢失的数据包数量更少，形成的可解码图像更多，视频质量相应的也就更高。

表6 不同MTU下的平均PSNR/平均SSIM

3.3.2 重建图像与原始图像的比较

实验过程中，修改压缩量化参数、GOP长度、封包错误率和封包长度，均会得到不同的重建视频图像。为了可视化比较不同视频编码参数和网络参数条件下重建视频图像与原始视频图像之间的差别，可以通过YUVviewerPlus软件对比原始视频图像和不同压缩量化参数、GOP长度、封包错误率和封包长度条件下生成的重建视频图像，如图4所示。

由图4可以看出，在压缩量化参数、封包错误率、MTU一定的条件下，通过适当降低GOP可以获得更高的图像质量；在GOP长度、封包错误率、MTU一定的条件下，通过适当降低压缩量化参数可以获得更高的图像质量；在GOP长度、压缩量化参数、封包错误率一定的条件下，通过增大MTU可以获得更高的图像质量。

4 结 语

研究在NS2-Evalvid基础上，通过改变压缩量化参数、GOP长度、封包错误率和封包长度，仿真得到了无线局域网环境下的图像传输质量性能指标，通过分析这些数据可得，适当调整压缩量化参数、GOP长度和封包长度可以获得更高的平均PSNR值和平均SSIM值。通过对比重建视频图像和原始视频图像可得，该方法可以有效评估无线局域网环境下视频图像的传输质量。

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谢 佳(1982—),男,北京市人,工程师,硕士,主要研究方向为通信应用软件总体设计；

E-mail：caeit_paper@sina.cn

徐山峰(1981—),男,北京市人,高工,硕士,主要研究方向为大型电子信息系统总体设计；

王兆伟(1982—),男,北京市人,工程师,博士,主要研究方向为计算机网络架构和路由协议；

史 伟(1981—),男,北京市人,高工,博士,主要研究方向为信息融合；

石 伟(1982—),男,天津市人,工程师,主要研究方向为惯性导航器件总体设计。

Study on the Simulation of Image Quality Performance in Transm ission of Video Stream s through W ireless Local Area Networks

XIE Jia1，XU Shan-feng1，WANG Zhao-wei1，SHIWei1，SHIWei2
（1.China Academy of Electronics and Information Technology，Beijing 100041，China；2.Research Institute of Navigation Instrument，Tianjin 300131，China）

For the purpose of estimating image transmission in WLAN，the successful transmission of video streams grounded on Evalvid mechanism is achieved by simulation with NS2.A summary of themethod to simulate the image transmission process of video streams in WLAN is also provided.The average data of PSNR and SSIM during the transmission of video streams is got.An analysis is conducted on the effect of video encoding parameters and network parameters upon the performance of image transmission. With the comparison of original video and decoded video，the conclusion is drawn that thismethod is available to estimate the performance of image transmission in WLAN.

Evalvid；GOP；quantization factors；quality of service；multimedia

TN925

A

1673-5692（2015）04-395-06

10.3969/j.issn.1673-5692.2015.04.012

2015-04-30

2015-07-12

国家科技重大专项基金资助项目（2011ZX03002）