视频质量

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视频质量是量化一段视频通过视频传输/处理系统时画面质量变化(通常是下降)程度的方法.由于视频处理系统可能会导致一定的视频信号失真,因此视频质量评价显得十分重要。

从模拟信号到数字信号[编辑]

自从世界上第一段视频被录制以来,各种各样的视频处理系统都被设计生产。在模拟视频系统时期,评估视频处理系统的质量可使其播放一些"传统测试信号",并计算其频率响应得到。(比如一系列的色条与圆圈)

如今,数字视频已经取代模拟视频,评价的方法也随之改变.数字视频处理系统的性能显著地取决于输入视频的动态特性(如动作或空间细节)。

客观视频质量[编辑]

客观视频评估技术是一些与主观质量评估结果相近的数学模型,但是它们通常由计算机按照一定的标准与指标自动完成。评价的方法大致是将原视频(高品质、一般不被压缩)与处理后的视频进行分类对比。 分类对比分为三种:全参考(FR)、部分参考(RR)、无参考(NR)。全参考比较处理前后的两段视频每个像素的差别,部分参考提取两段视频的一些特性,并依此给予它们评分。以上两种方法通常在原视频可用时使用,如在有限的带宽下。无参考则试图在没有任何原视频的参考下进行评估,通常在视频编码方法已知时使用。

当然,最传统的方法是计算两段视频信噪比(SNR)与峰值信噪比(PSNR)的差异。 PSNR是使用最广泛的客观视频质量的度量方法,但由于人类视觉系统非线性,因此PSNR值与人眼感受到的视频质量仍有较大出入。近来一些更复杂、更精确的一些指标被指定, 比如UQIVQMPEVQ结构相似性(SSIM)、VQuad-HDCZD

一个客观的视频质量指标的表现由计算客观分数与主观测试分数之间的相关性得出。后者被称为平均意见得分(MOS).最常用的相关系数有:[相关|线性相关系数]、斯皮尔曼等级相关系数峰度Kappa系数离群率.

当评估一个视频编解码器的质量时,所有上文提到的客观方法可能都要逐一反复进行测试,以满足所需的视觉质量水平。无疑,这十分费时、复杂,并且在商业化应用中不切实际。 出于上述原因,许多研究都专注于开发新的客观评价方法,使其更为实用[1]

主观视频质量[编辑]

许多主观视频质量的主要目标是自动评估用户(即观众)对视频处理系统处理后的视频质量的意见。其主要思路与MOS相近,即记录观众意见的平均值来评估视频的质量。但是测试出的细节出入可能极大。

参见[编辑]

参考[编辑]

进一步阅读[编辑]