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摘要：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，人們越來越依賴網(wǎng)絡(luò)獲取信息，為了得到更多用戶的認(rèn)可，信息的提供者必須要保證用戶在瀏覽網(wǎng)頁時(shí)，有良好的體驗(yàn)。用戶體驗(yàn)質(zhì)量，即QoE也隨之被大量研究，成為評價(jià)網(wǎng)頁的指標(biāo)之一。文章通過用戶體驗(yàn)的圖像信息影響因素，提出一種基于圖像信息的網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)QoE評價(jià)模型。

關(guān)鍵詞：體驗(yàn)質(zhì)量；瀏覽業(yè)務(wù)；網(wǎng)頁渲染；圖像評估；評價(jià)模型

1網(wǎng)頁技術(shù)及QoE基本概念

1.1網(wǎng)頁技術(shù)的組成

一個(gè)網(wǎng)頁應(yīng)用或者網(wǎng)站的組成部分包含：html即頁面的內(nèi)容、CSS即內(nèi)容的樣式、JavaScript即應(yīng)用的邏輯效果。這三者的關(guān)系如圖1所示。

1.2QoE概念

QoE即體驗(yàn)質(zhì)量（Quality of Experience），是指用戶對設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)、應(yīng)用或業(yè)務(wù)的質(zhì)量和性能的主觀感受。說的明確些，QoE就是指用戶能感覺到的網(wǎng)頁“質(zhì)量”、“性能”或“舒適度”。

2網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)邏輯展現(xiàn)

網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)與文件下載業(yè)務(wù)相比較起來，交互性更強(qiáng)，業(yè)務(wù)邏輯更加復(fù)雜，導(dǎo)致影響因素和影響的方式的多樣性。

2.1網(wǎng)頁加載流程

首先用戶訪問網(wǎng)頁，DNS服務(wù)器（域名解析系統(tǒng)）會(huì)根據(jù)用戶提供的域名查找對應(yīng)的IP地址，找到后系統(tǒng)會(huì)向?qū)?yīng)IP地址的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器發(fā)送一個(gè)http請求。然后，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器解析請求，并發(fā)送請求給數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器將請求的資源返回給網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器解析數(shù)據(jù)，并生成html文件，放人http response中，返回給瀏覽器。最后，瀏覽器解析http response后，需要下載html文件，以及html文件內(nèi)包含的外部引用文件，及文件內(nèi)涉及的圖片或者多媒體文件。并且在瀏覽器下載html文件的時(shí)候，瀏覽器還會(huì)同時(shí)進(jìn)行渲染整個(gè)界面的工作。

2.2網(wǎng)頁渲染流程

網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)免不了使用瀏覽器。在訪問服務(wù)器的過程中我們可能碰到的主要問題：404和500。404表示網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器無法獲取數(shù)據(jù)庫服務(wù)器返回的資源文件；500表示服務(wù)器由于某些原因暫時(shí)無法處理用戶的http請求。

網(wǎng)頁呈現(xiàn)的另一個(gè)重要過程——瀏覽器完成網(wǎng)頁渲染。渲染引擎首先通過網(wǎng)絡(luò)獲得所請求文檔的內(nèi)容，通常以8K分塊的方式完成。下面是渲染引擎在取得內(nèi)容之后的基本流程如圖2所示。

渲染引擎開始解析html，并將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為內(nèi)容樹中的DOM節(jié)點(diǎn)。接著，它解析外部CSS文件及style標(biāo)簽中的樣式信息。這些樣式信息以及html中的可見性指令將被用來構(gòu)建另一棵樹——Render樹。Render樹由一些包含有顏色和大小等屬性的矩形組成，它們將被按照正確的順序顯示到屏幕上。Render樹構(gòu)建好了之后，將會(huì)執(zhí)行布局過程，它將確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)在屏幕上的確切坐標(biāo)。再下一步就是繪制，即遍歷render樹，并使用UI后端層繪制每個(gè)節(jié)點(diǎn)。

值得注意的是，瀏覽器在解析時(shí)，文件下載業(yè)務(wù)是停止的，在解析完成之后，才重新繼續(xù)下載。上面的過程是逐步完成的，為了更好的用戶體驗(yàn)，渲染引擎將會(huì)盡可能早的將內(nèi)容呈現(xiàn)到屏幕上，并不會(huì)等到所有的html都解析完成之后再去構(gòu)建和布局Render樹。它是解析完一部分內(nèi)容就顯示一部分內(nèi)容，同時(shí)，可能還在通過網(wǎng)絡(luò)下載其余內(nèi)容。這樣也就造成了人們有時(shí)會(huì)看到網(wǎng)頁整體加載出來了，但是某些部分的詳細(xì)內(nèi)容并沒有加載出來。由于我們這里使用的視覺信息，我們并不是用單純的頁面整體文檔時(shí)間，而是使用用戶瀏覽完網(wǎng)頁的時(shí)候，整個(gè)網(wǎng)頁的加載時(shí)間。

3基于視覺信息的網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的QoE評價(jià)模型

上面的這些過程任何一部分出現(xiàn)問題，都會(huì)造成網(wǎng)頁總的打開時(shí)間的延長，這些過程的時(shí)間很短，并且不連續(xù)，造成了分析的困難性。所以我們一般都采用頁面顯示中顯示的總的加載完成時(shí)間T來綜合上面這些過程的運(yùn)行時(shí)間，人主觀的影響因素，我們通過最后的參數(shù)選取來進(jìn)行平衡。同時(shí)隨著心理學(xué)理學(xué)WFL在這個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)用，網(wǎng)頁評估業(yè)務(wù)QoE的評估，基本上都是使用公式f1）所示。

MQoE=A·ln（T）+B

（1）

其中A和B都是固定參數(shù)，這兩個(gè)參數(shù)是使用主觀MOS值擬合出來的數(shù)值。作者通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證出：網(wǎng)頁內(nèi)容豐富程度是會(huì)對用戶的主觀評價(jià)產(chǎn)生一些影響，雖然不是關(guān)鍵因素，但是也有不可忽略的影響。一般來說我們對網(wǎng)頁信息量的獲取都是通過眼睛獲取信息，人對網(wǎng)頁這種界面式的服務(wù)，一般認(rèn)為網(wǎng)頁內(nèi)容的豐富程度并不是簡單地加載圖片，而是人眼睛看到的內(nèi)容經(jīng)過大腦的分析之后，大腦認(rèn)為的信息量多少。所以我們在這里分析的時(shí)候，考慮引入網(wǎng)頁視覺信息量的大小，來構(gòu)建網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的QoE評價(jià)模型，如公式（2）所示。

注：I代表視覺信息量，T代表網(wǎng)頁加載時(shí)間，A、B為待求參數(shù)，v為視覺信息速度。同時(shí)為了與文件下載業(yè)務(wù)的QoE評價(jià)模型形成實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一，這里我們將S/T變換為v，v單位時(shí)間內(nèi)獲取的視覺信息量，也就是基于視覺信息的網(wǎng)頁下載速度。接下來我們主要進(jìn)行網(wǎng)頁視覺信息量的分析和提取。

4網(wǎng)頁圖像信息量的提取

現(xiàn)在關(guān)于圖像信息處理的研究已經(jīng)得到廣泛地發(fā)展，例如：圖像編碼，圖像解碼和傳輸?shù)取８鶕?jù)香農(nóng)信息論，一個(gè)事件包含了高的信息，它出現(xiàn)的概率可能性比較低。因此圖像信息量的提取可以通過出現(xiàn)可能性的測量來實(shí)現(xiàn)。使用圖像信息理論來研究圖像質(zhì)量的評估，其結(jié)果表明，圖像信息對人的視覺信息感知有主觀的影響，并且可以用這個(gè)主觀影響來建立模型。作者以視覺顯著度（ROI）的方法來計(jì)算圖像的信息量，并且驗(yàn)證了這種算法的可行性。一個(gè)視頻的每個(gè)幀被劃分成小片，并且這樣的一個(gè)特定幀的貼片被稱為空間事件。我們通過估計(jì)上面所說特定幀的空間事件的可能性獲得可視信息量。圖像視覺信息量提取方法如圖3所示。

首先，圖片被分成許多8x8的小塊，每個(gè)小塊B（x，y）出現(xiàn)在坐標(biāo)（x，y）的概率表示為P（B（x，y）），用這個(gè)概率來表示小塊B（x，y）的唯一性。根據(jù)信息理論，圖像的視覺信息量提取可以簡單地使用每個(gè)小塊出現(xiàn)的概率來簡單計(jì)算。

圖片在電腦中是由無數(shù)個(gè)像素點(diǎn)組成的，像素是圖片信息的最小組成單位，理論上我們可以把單個(gè)的像素點(diǎn)看作一個(gè)空間事件來計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)。但是由于人眼的識(shí)別度并沒有達(dá)到那么高的程度，而且每個(gè)像素點(diǎn)作為一個(gè)空間事件，會(huì)造成很大的計(jì)算量。所以，我們采用8x8的圖像塊作為最小單位，對圖像進(jìn)行分塊處理。另外還有一個(gè)原因就是，我們之后會(huì)使用DCT變換，使用8x8小塊對于DCT計(jì)算有便利之處。

由于原始圖像數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性造成了提取塊出現(xiàn)概率的困難。因此，有必要擺脫數(shù)據(jù)的相關(guān)性。離散余弦變換（DCT）作為一種獲取獨(dú)立數(shù)據(jù)的正交變換方法，在圖像處理和視頻編碼領(lǐng)域獲得了廣泛地運(yùn)用。DCT編碼屬于正交變換編碼方式，用于去除圖像數(shù)據(jù)的空間冗余。并且將圖像從空間信息量變換成獨(dú)立的頻域分量，便于我們提取相應(yīng)圖像塊的特征。

我們從一副圖像中獲取視覺信息量的步驟如下：

5結(jié)論

QoE本身是一項(xiàng)綜合指標(biāo)，影響QoE的因素有很多，本文主要研究圖像信息對QOE的影響。除了圖像信息以外，文字信息量的提取也對網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)QoE評價(jià)有很大影響，筆者將在后繼的研究中給出相關(guān)模型和仿真。