1.一种高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于它是由下述步骤组成：(1)确定边长

输入视频图像的空间分辨率，按照式(1)得到边长l：其中round()为四舍五入取整函数，wp为图像宽，hp为图像高，γ∈[0.5,3.5]，σ∈[0.05,0.4]，wc∈{88,89,...,704}，hc∈{72,73,...,576}；

(2)确定基本计算单元大小

基本计算单元为矩形像素块，由边长l确定基本计算单元的宽wb和高hb：wb＝αl                                                             (2)hb＝βl                                                             (3)其中α∈{0.5,1,1.5,2,2.5,3}，β∈{0.5,1,1.5,2,2.5,3}；

(3)确定图像的标准差

图像的标准差按式(4)确定：

其中sd(i)表示视频第i幅帧内图像的标准差，i∈{1,2,..,Np}，Np是视频的总图像数、为有限的正整数，int()为下取整函数，x(i,k,j)表示视频第i幅帧内图像第k个基本计算单元第j个像素的亮度值，k、j为有限的正整数；

(4)确定图像类型

第i幅帧内图像满足sd(i)≥Tsd，此图像被分类为纹理复杂图像，第i幅帧内图像满足sd(i)＜Tsd，此图像被分类为纹理简单图像，其中Tsd为复杂度分类阈值参数，Tsd∈[6,16]；

(5)获得纹理简单图像模型参数

对于纹理简单图像，根据式(5)‑式(10)分别获得用于质量估计的6个模型参数θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6：

其中ln()是以自然常数e为底的对数函数，ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5、ξ6、ξ7、ξ8、ξ9、ξ10、ξ11、ξ12、ξ13、ξ14、ξ15、ξ16、ξ17、ξ18为模型参数，模型参数的取值范围为：ξ1∈[‑2,‑0.1]，ξ2∈[0.001,0.5]，ξ3∈[‑0.2,‑0.01]，ξ4∈[100,2000]，ξ5∈[‑5000,‑800]，ξ6∈[1000,10000]，ξ7∈[‑2,‑

0.1]，ξ8∈[5,100]，ξ9∈[‑200,‑0.01]，ξ10∈[1000,10000]，ξ11∈[‑30000,‑2000]，ξ12∈‑10 ‑10[5000,50000]，ξ13∈[1×10 ,30×10 ]，ξ14∈[0.1,12]，ξ15∈[‑2,‑0.01]，ξ16∈[130,

2000]，ξ17∈[‑10000,‑100]，ξ18∈[1000,20000]；

(6)估计纹理简单图像质量

用式(11)‑式(13)分别得到纹理简单图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr对应的估计峰值信噪比PSNRf,Y、PSNRf,Cb、PSNRf,Cr：PSNRf,Y＝θ1QP+θ2                                             (11)PSNRf,Cb＝θ3QP+θ4                                            (12)PSNRf,Cr＝θ5QP+θ6                                            (13)其中QP表示用于编码的量化参数；

(7)获得纹理复杂图像模型参数

对于纹理复杂图像，根据式(14)‑式(19)分别获得用于质量估计的6个模型参数θ7、θ8、θ9、θ10、θ11、θ12：

θ7＝ψ1+ψ2sd(i)+ψ3exp(‑sd(i))                                  (14)θ8＝ψ4+ψ5sd(i)+ψ6exp(‑sd(i))                                  (15)2

θ11＝ψ13+ψ14sd(i)+ψ15(sd(i))                                     (18)其中exp()是以自然常数e为底的指数函数，ψ1、ψ2、ψ3、ψ4、ψ5、ψ6、ψ7、ψ8、ψ9、ψ10、ψ11、ψ12、ψ13、ψ14、ψ15、ψ16、ψ17、ψ18为模型参数，模型参数的取值范围分别为：ψ1∈[‑2,‑0.01]，ψ2∈[‑

4 4

1,‑0.0001]，ψ3∈[100,3000]，ψ4∈[10,100]，ψ5∈[0,2]，ψ6∈[‑20×10 ,‑0.1×10]，ψ7∈

5 5

[10,200]，ψ8∈[‑1000,‑100]，ψ9∈[‑10×10 ,‑0.1×10]，ψ10∈[10,200]，ψ11∈[‑12,‑2]，ψ12∈[‑2,‑0.01]，ψ13∈[10,50]，ψ14∈[2,12]，ψ15∈[‑2,‑0.01]，ψ16∈[‑2,‑0.2]，ψ17∈[0.1‑6 ‑6×10 ,10×10 ]，ψ18∈[0.1,5]；

(8)估计纹理复杂图像质量

根据式(20)‑式(22)分别得到纹理复杂图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr对应的峰值信噪比PSNRg,Y、PSNRg,Cb、PSNRg,Cr：PSNRg,Y＝θ7QP+θ8                                              (20)

2.根据权利要求1所述的高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于：在确定边长步骤(1)中，所述的γ取值为2.312,σ取值为0.1098，wc取值为176，hc取值为144。

3.根据权利要求1所述的高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于：在确定基本计算单元大小步骤(2)中，所述的α取值为1,β取值为1。

4.根据权利要求1所述的高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于：在确定图像类型步骤(4)中，所述的Tsd取值为9.12。

5.根据权利要求1所述的高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于：在获得纹理简单图像模型参数步骤(5)中，所述的ξ1取值为‑0.5637,ξ2取值为0.0757,ξ3为‑

0.1341,ξ4取值为988.9938,ξ5取值为‑3757.8642，ξ6取值为6992.5402，ξ7取值为‑1.3832,ξ8取值为17.1871,ξ9取值为‑69.3852,ξ10取值为4261.0297,ξ11取值为‑16930.2401，ξ12取值‑10为31464.9802，ξ13取值为7.6974×10 ,ξ14取值为1.1118,ξ15取值为‑0.3504,ξ16取值为

1303.1992,ξ17取值为‑5013.0618，ξ18取值为9302.5936。

6.根据权利要求1所述的高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，其特征在于：在获得纹理复杂图像模型参数步骤(7)中，所述的ψ1取值为‑0.5893，ψ2取值为‑0.0141，ψ3取值为4

1871.2642，ψ4取值为55.4507，ψ5取值为0.302，ψ6取值为‑2.4956×10 ，ψ7最佳取值为5

140.8854，ψ8最佳取值为‑421.6006，ψ9取值为‑1.2082×10 ，ψ10取值为123.5036，ψ11取值为‑8.4543，ψ12取值为‑0.3476，ψ13取值为22.2138，ψ14取值为8.0586，ψ15取值为‑0.1659，ψ16‑6取值为‑0.802，ψ17取值为3.5974×10 ，ψ18取值为1.3514。