高清晰度电视图像质量的主观评价方法
超分辨率图像重建技术的方法与质量评估
超分辨率图像重建技术的方法与质量评估随着科技的进步和需求的增长,人们对高清晰度图像的需求也越来越迫切。
然而,由于传感器、设备以及传输等方面的限制,大多数图像的分辨率较低,不能满足人们的需求。
为了解决这一问题,超分辨率图像重建技术应运而生。
本文将介绍超分辨率图像重建技术的方法,并探讨常用的质量评估方法。
超分辨率图像重建技术主要有两种方法,即基于插值的方法和基于学习的方法。
基于插值的方法是应用插值算法来增加图像的分辨率。
最简单的插值算法是最近邻插值,它通过将每个像素的值复制到插值后的位置来进行图像放大。
然而,最近邻插值的结果往往不够平滑,会导致图像边缘的锯齿状现象。
为了解决这个问题,双线性插值和双立方插值等更复杂的插值算法被提出。
这些算法通过计算相邻像素之间的加权平均值来产生更平滑的放大效果,但仍然存在局限性,无法满足高质量图像的需求。
基于学习的方法是通过机器学习算法来学习低分辨率图像和其对应的高分辨率图像之间的映射关系,然后利用这种映射关系来重建高分辨率图像。
最常用的学习算法是卷积神经网络(CNN)。
CNN可以通过大量的训练数据学习到低分辨率图像和高分辨率图像之间的非线性映射关系,并将其应用于新的输入图像。
这种方法在提高图像质量方面取得了显著的突破,并广泛应用于各个领域。
为了评估超分辨率图像重建的质量,研究人员开发了许多评估指标。
其中最常用的指标是峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指标(SSIM)。
峰值信噪比是用于评估图像重建效果的经典指标之一。
它通过比较原始高分辨率图像和重建图像之间的均方误差,来衡量图像的重建质量。
PSNR的数值越高,表示重建图像与原始图像的质量差距越小。
结构相似性指标是用于衡量图像结构在重建过程中的保留程度的指标。
它通过比较原始高分辨率图像和重建图像之间的亮度、对比度和结构相似性来评估图像的重建质量。
SSIM的数值越接近1,表示重建图像与原始图像的结构相似度越高。
除了PSNR和SSIM,还有一些其他可以评估超分辨率图像重建质量的指标,例如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和感知质量指标(PI)。
图像质量评价指标研究
图像质量评价指标研究一、引言图像质量评价是图像处理技术中的一个重要环节,通常用于评估图像处理算法的有效性、比较不同算法的优劣以及检测图像质量缺陷等。
目前,已经发展出多种图像质量评价指标,如均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)等。
本文将对这些图像质量评价指标进行深入研究和分析。
二、图像质量评价指标分类图像质量评价指标可分为主观评价和客观评价两类。
主观评价是通过人的主观视觉感受去评价图像质量的指标,客观评价是通过计算机处理来评价图像质量的指标。
1.主观评价指标主观评价指标是指通过人的主观视觉感受对图像的质量进行评估。
常用的主观评价方法有主观质量评估(Subjective Quality Assessment, SQA)和双重对比法(Double Stimulus Impairment Scale, DSIS)。
主观质量评估是将一组经过处理的图像与原始图像同时展示给受试者,然后根据受试者给出的主观评价分数来评估图像质量的方法。
该方法的缺点在于评价结果受到受试者个体差异的影响。
双重对比法是基于主观质量评估的基础上发展起来的一种方法。
该方法将经过处理的图像与原始图像同时展示给受试者,同时展示一张质量较低的图像,然后让受试者选择哪张图像的质量最高。
该方法可以消除受试者个体差异的影响,但是需要消耗大量的时间和人力物力。
2.客观评价指标客观评价指标是通过计算机处理来评价图像质量的指标,常用的客观评价方法有均方误差(Mean Square Error, MSE)、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)等。
均方误差是一种最简单的图像评价指标,计算方法为:MSE=∑i=1n∑j=1m(I[i,j]−K[i,j])2/nm其中,n和m分别为图像的宽度和高度,I[i,j]和K[i,j]为原始图像和处理后图像的像素值。
图像质量主观评价
图像质量主观评价
1、观看条件、数字电视图像质量的主观评价在下表中给出的观看条
件下进行
序号条件SDTV参数值
1 观看距离4-6倍图像高度
2 显示屏幕的峰值亮度70cd/m2
3 束流截止时,屏幕亮度与峰值亮度比值≦0.02
4 暗室中,黑电平亮度与峰值亮度比值约0.01
5 显示器北京亮度与峰值亮度比值约0.15
6 室内环境光照明宜低
7 背景光和照明光光源的色温D65
8 背景光部分对观看元的张角高≧43°宽≧57°
9 观察员的座位布局水平方向在中垂线±30°内
10 显示图像(对角线)尺寸≧50cm
2、测试素材,包含一定数目的精致图像和含运动物体的力偶系列:包含对各种评价因素,如精致空间分辨率、动态空间分辨率、亮度再现、彩色再现和运动再现等具有比较敏感特点的内容。
测试项目观看收听结果
画面播放是否有马赛克现象
同频点节目切换是否有马赛克现象
不同频点之间节目切换
误码造成的亮带或暗带
彩色溢出
画面冻结
残像
运动拖尾
闪烁
色纯
清晰度
图像层次感
运动图像的重现性
唇音同步
字幕效果
总图像质量
总伴音质量
3、评分标度,使用五级损伤评分标度,评分等级和相应的损伤术语如下图所示:
评分等级损伤术语
5 不察觉,无损伤存在
4 可察觉,有少许损伤
3 较低的图像质量,有重复的损伤
2 非常低的图像质量,服务有重复的中断
1 不断丢失服务,无法观看画面。
电视主观评价用测试图像制作基本方法
一套测试图像。
本文将以制作4K 超高清电视主观评价用测试图像为例,总结归纳各类电视主观评价用测试图像制作的基本流程和方法。
一 任务分析和需求提炼 要制作专业的测试图像,不能接到任务后马上组织个摄制组,去个山清水秀的地方,拍一堆优美的风景片回来。
如果既不事先做分析和设计,拍摄时又漫无目的,结果很难从中选出符合图像质量主观评测需求的素材。
所以,当我们接到任务后,第一件事当然是要对任务进行分析分解,为后续工作举纲张目。
1. 任务分析电视系统经历了模拟、数字、高清、直到现在的4K 甚至8K 超高清等不同制式格式,它们都有各自不同的图像特点,这决定了其质量评价标准也各有不同,因此用于主观评价的测试图像也各自不同。
以4K 超高清电视为例,与过去各种制式电视相比,它具有高分辨率、高动态、宽色域等技术特点,因此在设计测试图像时除了要考虑往常的质量要素外,应重点设计一些更具细节信息、层次丰富、亮度范围大、色彩丰富且饱和度高的画面,以便测试系统的带宽性能、动态范围和色彩还原性能等。
从图像主观评测的内容维度分析,通常需要观测图像的清晰度、亮部细节、暗部细节、色彩还原性能、色彩层次、人物肤色、运动性能等等。
从节目的不同场景维度分析,需考虑室内灯光环境、室外阳光环境、夜景环境等等。
从不同技术环节对图像质量的影响维度分析,需设计一些便于考察系统编解码效果的图像、考察系统抠像能力的图像等等。
电视系统是靠一系列标准和规范统一每一个环节的参数和指标,来保障图像传递保真性的。
这些参数和指标绝大多数都可以通过标准仪器进行客观测量。
但是由于科学技术的局限和产品性能的差异,以及在设备或系统设计时,对一些相互擎肘的指标参数选择的主观差异等等,都会造成客观测量虽然符合标准,但实际图像再现效果却差别很大的结果。
为了克服客观测量的这种局限性,终极手段就是主观评价。
以人眼的观看感受为依据,对系统进行评价。
这是最根本,也是最现实反映系统质量和保真度的手段。
成像清晰度的评价方式
成像清晰度的评价方式
成像清晰度是评价图像或者视频质量的重要指标,它直接影响
着观看者对图像的认知和理解。
评价成像清晰度的方式可以从多个
角度来考虑:
1. 分辨率,图像的分辨率是评价清晰度的重要指标之一。
分辨
率越高,图像中细节展现得越清晰。
常见的分辨率包括高清(HD)、全高清(Full HD)、2K、4K等,分辨率越高,清晰度越高。
2. 对比度,对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度。
高对比度可以增强图像的清晰度,使细节更加突出。
3. 锐度,图像的锐度指图像边缘的清晰程度,边缘越清晰,图
像越清晰。
评价图像清晰度时,需要考虑图像的锐度表现。
4. 色彩表现,色彩的鲜艳度和准确度也会影响图像的清晰度,
良好的色彩表现可以提升图像的整体清晰度。
5. 噪点和失真,图像中的噪点和失真会降低图像的清晰度,因
此评价图像清晰度时需要考虑图像中是否存在噪点和失真。
6. 视觉感受,最终的评价还需要考虑人眼的视觉感受,即观看者对图像清晰度的主观感受。
综上所述,评价图像清晰度的方式可以从分辨率、对比度、锐度、色彩表现、噪点和失真以及视觉感受等多个角度来考虑,综合评估图像的清晰度。
这些指标可以帮助我们全面准确地评价图像的清晰度,从而为图像质量的提升提供参考和指导。
图像质量测评中的主观与客观评价方法研究
图像质量测评中的主观与客观评价方法研究图像质量测评是评估图像质量好坏的关键步骤,对于图像处理算法、图像压缩方法以及图像传输等领域具有重要意义。
主观评价和客观评价是目前常用的两种图像质量测评方法。
本文将深入探讨主观评价和客观评价方法的研究进展及应用情况。
1. 主观评价方法主观评价方法是通过人眼对图像质量进行主观判断,通常利用受试者对一系列已知品质图像进行排序或打分。
其中,绝对评价是最常用的方法之一,受试者需根据自己对图像质量的感知,对图像进行评分或排序。
主观评价方法具有较高的可信度,可以准确反映人眼对图像质量的主观感受,是评价图像质量的金标准。
在主观评价中,有许多常用的评价方法,如主观质量评分(Subjective Quality Assessment,SQ),主观比较评价(Subjective Comparison),以及主观排列评分(Subjective Ranking)。
其中,主观质量评分是最常用的方法之一,通过对图像质量进行打分,来判断不同品质图像之间的差异。
主观比较评价和主观排列评分则是通过对图像进行比较或排序,来判断图像的相对品质。
2. 客观评价方法客观评价方法通过计算机算法对图像进行分析,根据一系列图像特征或图像质量模型来评估图像质量。
客观评价方法具有高效、自动化等优势,可以减少主观评价的人力和时间成本。
目前,常用的客观评价方法包括结构相似性(Structural Similarity,SSIM)、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、视觉感知质量度量算法(Visual Perception Quality Metrics,VPQM)等。
这些方法基于图像的特征提取,模拟人眼对图像的感知过程,通过不同的数学模型对图像进行评估。
其中,SSIM是一种基于图像结构相似性的客观评价方法,通过计算图像的亮度、对比度和结构三个方面的相似性来评估图像质量。
PSNR则是通过计算图像的峰值信噪比来评估图像质量,常用于无损压缩算法的评价。
清晰度测试标准
清晰度测试标准清晰度测试是一种常用的评估图像或视频质量的方法。
它是为了量化图像或视频的清晰度而设计的,以帮助人们更好地理解和比较不同图像或视频的质量。
清晰度测试的目标是通过一系列客观指标来评估图像或视频的内容的清晰度。
常用的客观指标有:锐度、细节、轮廓和噪声等。
这些指标可以衡量图像或视频中的边缘重要性、边缘的清晰度、细节的清晰度以及图像或视频中的噪声水平。
锐度是评估图像或视频中边缘清晰度的重要指标。
它可以通过计算图像或视频中的边缘的梯度值来实现。
较高的梯度值表示边缘更为清晰,而较低的梯度值则表示边缘模糊。
锐度评估可以通过计算图像或视频中每个像素周围像素值的差异来实现。
细节评估是评估图像或视频中细节清晰度的重要指标。
它可以通过计算图像或视频中边缘之间的距离来实现。
较短的距离表示细节更为清晰,而较长的距离则表示细节模糊。
细节评估可以通过计算图像或视频中不同频率的边缘之间的差异来实现。
轮廓评估是评估图像或视频中物体边缘清晰度的重要指标。
它可以通过计算图像或视频中边缘的连续性来实现。
较高的连续性表示边缘更为清晰,而较低的连续性则表示边缘不清晰。
轮廓评估可以通过计算图像或视频中边缘的连续性断裂点的数量来实现。
噪声评估是评估图像或视频中噪声水平的重要指标。
它可以通过计算图像或视频中像素值的方差来实现。
较低的方差表示图像或视频中的噪声较少,而较高的方差则表示图像或视频中的噪声较多。
噪声评估可以通过计算图像或视频中每个像素位置上的噪声的平均值来实现。
除了上述客观指标,主观评估也是一种常用的评估清晰度的方法。
主观评估是指让人们观看图像或视频,并根据他们的感知和主观意见对其清晰度进行评估。
主观评估结果可以与客观评估结果进行对比,以验证客观评估方法的准确性和可靠性。
综上所述,清晰度测试是通过一系列客观指标和主观评估来评估图像或视频质量的方法。
这些指标和评估方法可以帮助人们更好地理解和比较不同图像或视频的清晰度,从而选择最合适的图像或视频。
谈谈数字电视图像质量的主观评价
谈谈数字电视图像质量的主观评价作者:冯传岗来源:《卫星电视与宽带多媒体》2011年第21期在传统的模拟电视系统工程技术中,有着及其规范和直观的图像基带测试理论和主观评价方法,对于目前数字电视节目制作系统(电视台节目制作)和传输系统(有线数字电视传输)来讲,传统的模拟电视测量方法以及主观评价体系将失去意义,需要一套新的理论、新的测试方法和新的主观评价体系。
这些理论、测试方法和主观评价体系,同样是基于人眼看到的效果来评价电视节目图像的质量,即电视节目图像质量的测试标准都必须由基于从事测试的主观评价观看者对所看到图像的满意度来定量的,这一点极为重要,因为电视的对象是人们的双眼,而不是人们使用的仪器。
这些所定量的电视节目图像质量的测试标准,是基于人们主观评价的统计,并非是绝对的、但它又必须是一个度量的衡值。
信号对图像质量的影响数字化的电视图像不经过压缩,是难以传输和保存的,体现不出其价值和先进性。
随着视频图像压缩技术的发展,使数字电视商用成为可能。
国际上,对于经过压缩过的视频图像的测试都是用未压缩的视频图像信号的质量来参考的。
在已经压缩(数字)和未压缩(模拟)视频图像信号的混合系统/环境中,视频图像质量的测试包括两个部分:即信号质量和图像质量。
信号质量的测试使用一套测试的方法和信号,它们可以是全场或是垂直消隐期中的某一行。
这种测试在传统模拟的非压缩视频系统中是一种间接的测试方法,由于这种测试是在实际图像之外。
毫无疑问,它将对传统模拟系统的图像质量提供了一个很好的表述。
而在压缩(数字)的视频系统中,图像质量的变化取决于数据率、图像复杂性和所使用的编码计算方法(计算机的程序),这时传统测试信号的静态特性已不能提供图像质量的真实描述。
因此,对压缩(数字)视频系统中图像质量的实际测量,需要一整套的实际图像测试信号,这要比传统测试信号复杂多。
这些复杂序列导致的编码过程的非线性失真是图像内容的函数。
然而,这并不能排除对传统信号测量的需要。
超分辨率图像重建技术的使用技巧及图像质量评价
超分辨率图像重建技术的使用技巧及图像质量评价随着科技的进步,图像处理技术在各个领域都发挥着重要的作用。
而超分辨率图像重建技术作为图像处理中的一个重要方向,被广泛应用于医疗影像、监控视频、卫星图像等领域。
本文将介绍超分辨率图像重建技术的使用技巧,并探讨常用的图像质量评价方法。
一、超分辨率图像重建技术的使用技巧1. 数据准备与预处理使用超分辨率图像重建技术前,首先需要准备清晰度较低的图像作为输入。
通常情况下,我们可以通过降采样或者图像压缩等方式得到这样的输入图像。
另外,在预处理阶段,可以使用锐化、去噪等方法增强图像的细节,以提高超分辨率重建的效果。
2. 选择合适的超分辨率图像重建算法超分辨率图像重建技术包括基于插值的方法、基于样本的方法以及基于深度学习的方法等。
选择合适的算法是至关重要的。
基于插值的方法包括双三次插值、双线性插值等,速度较快但效果一般。
基于样本的方法则是通过图像补丁的匹配来恢复细节,效果较好但复杂度较高。
基于深度学习的方法则是目前应用最广泛的方法,通过训练神经网络提取图像特征,实现更好的超分辨率重建效果。
3. 超参数设置不同的超分辨率图像重建算法有不同的超参数需要设置。
超参数的选择会直接影响到图像重建的结果。
对于基于插值的方法,常见的超参数包括插值倍数,而对于基于样本的方法和基于深度学习的方法,常见的超参数包括神经网络的层数、卷积核的大小等。
为了获得更好的重建效果,需要根据实际情况进行合理调整。
4. 后处理超分辨率图像重建之后,图像可能出现锐化过度、伪影等问题。
为了改善这些问题,需要进行后处理。
通常可以使用模糊、去伪影等方法来平衡图像细节和平滑度,以获取更好的视觉效果。
二、图像质量评价方法1. 主观评价主观评价是人眼对图像质量的直观感受,通常通过人工观看图像并给出评分来进行。
主观评价可以通过专家评价或者大量受试者的平均分来得到最终结果。
然而,主观评价存在主观性强、时间消耗长、成本高等问题。
图像质量评价主客观一致性的
Wang, Z., Bovik, A. C., & Sheikh, H. R. (2004). Objective image quality assessment: the road to standardization. IEEE Signal Processing Magazine, 21(5), 20-36.
05
结论与展望
研究结论
1
主观评价和客观指标在评价图像质量时存在一定 相关性,但并非完全一致。
2
不同主观评价和客观指标在评价同一张图像时可 能存在差异。
3
一些客观指标在某些情况下可能无法完全反映图 像质量的主观感受。
工作不足与展望
需要进一步深入研究不同图像质 量评价方法和不同人群的主观评
价差异。
基于深度学习的主客 观图像质量评价方法
利用深度学习技术,通过对大量数据 进行学习,建立主观和客观评价方法 之间的映射关系,从而提高两者之间 量的参考图像数 据库,为主客观评价方法提供统一的 评估标准,从而减少两者之间的差异 。
综合评价策略
将主观和客观评价方法进行组合,采 用加权平均或神经网络等方法对两者 结果进行综合评估,以提高主客观评 价方法的一致性。
THANKS
感谢观看
评分法
通过让观察者对图像质量进行评分,如1-5分,汇 总评分结果,得出图像质量的平均分。
排序法
让观察者对一组图像按照质量进行排序,然 后统计排序结果,得出图像质量的排序顺序 。
03
主客观评价方法的一致性 分析
主客观评价方法的相关性分析
主观评价方法与客观评价方法的关系
主观评价方法反映的是人眼对图像质量的感知,而客观评价方法是通过数学模型 对图像质量进行计算,两者之间存在一定的相关性。
4K超高清电视主观评价用测试图像拍摄经验谈
90现代电视技术2019.4本文介绍了央视《4K 超高清电视主观评价用测试图像》项目的拍摄过程,对前期设备、拍摄内容、拍摄成果进行了说明。
拍摄的图像序列将用于符合国际标准的HDR 制作、传输及显示等一系列的技术测试。
4K 超高清 主观评测 图像序列 拍摄2018年笔者参与了央视的《4K 超高清电视主观评价用测试图像》项目,该项目制作的4K 测试图像将从中国典型的自然场景、生活场景中取材,测试内容包含高动态范围HDR 技术元素。
这些图像序列将用于符合国际标准的HDR 制作、传输及显示等一系列的技术测试。
一 前期设备为了达到测试标准,我们在前期拍摄使用HDR 4K 和8K 摄像机,采用HDR16-bit RAW 媒体数据,经4K 非编处理,可生成PQ 曲线10bit/12bit HLG 曲线10-bit 和S-Log3四种版本的4K HDR 素材。
素材色域最大采用ITU 2020色域。
拍摄采用的设备如下:z 拍摄设备型号:4K 摄像机PMW-F55和RED 8K ; z 蔡司MP 电影镜头和富士电影头系列; z 彩色辉度表 CS-100A ; z 监视器 SONY-X300;z 示波器LV-5490 (含HDR 模块); z 记录格式:16-bit RAW ,S-gamut ,RGB ; z 制作设备:Flame/Luster 4K 合成编辑/校色系统。
为方便现场观看显示器,摄像机设置S-Log3曲线,输出4路SDI 给利达示波器5490,选择图像上的任意一个点,可以直接读取该位置亮度的尼特值。
二 拍摄内容为了更好地完成这个项目,我们赴云南、新疆、浙江、内蒙、河北、天津等地。
其中,在北京还进行了棚内静物和人像、CBD 街景拍摄。
为了体现4K 的特性,其主要考察属性包括HDR 和编码器变换后的图像质量,尽可能地彩色还原2020色域。
我们在棚内拍摄中,既要考虑表现暗部层次,还要注意有亮部层次。
我们都知道高亮度层次含高光点,亮度层次会更丰富。
高清晰度电视主观评价用图像序列
主 观 评 价 的 测 试 材 料 标 准 ,它 们 是 B 1 1 ( 0 5 、 T. 1 /9 ) 20
B 1 1 一1 (0 7 干 B 1 1 一2 (0 0 ) 随 着 电 T. 2 O 1 /9 ) 口 T. 2 O 1/ 0 。
视 技 术 的进 步 ,对 用 于 主 观 评 价 的测 试 材 料 的要 求也 越
和 国 际标 准 ,有 IU e . 9 0和 IU T.0 -1 。 T -T R c P. 1 T -R B 5 0 1
清 晰 度 电视 主 观 评 价 标 准 测 试 图像 。通 过 对 序 列 技 术 特 征 的 研 究 , 进 业 界 技 术 上 的进 步 , 足 国 内 高清 晰 度 电 促 满 视 日益 发展 的技 术 检 测 、 定 和 评 判 等 要 求 通 过 编 制 序 鉴
维普资讯
高清晰度 电视主观评价用图像序列
◎ 谢卫平 江苏省广播电视总台
度 电视 评 价 用 图 像 序 列 是 IU R B 8 2 T - T. 0 。索尼 、 下 、 松 汤 姆 逊 和 N K等 公 司 都 推 出 了 自 己的 高 清 晰 度 电 视 主 观评 H 价 用解 决 方 案 , 在 我 国 国 内 有 了一 些 应 用 。 是 由 于 商 并 但 业 竞 争 的原 因 ,各 公 司 互 相难 以承 认 。 此 前 , 国 际 电信 联 盟 颁 布 过 三 个 用 于 高 清 晰 度 电视
来 说 却 很 容 易 觉 察 到 。 即使 随 着 现 代 数 字 压 缩 技 术 的应 用 , 种 情 况 依 然 存 在 。今 天 , 于 高 清 晰 度 电视 图像 信 这 由 息 量 是 标 准清 晰 度 电视 的 5 倍 , ~6 画面 更 加 清 晰 逼 真 , 同
图像质量评价的两个方法
视觉信息是人类获取信息的最主要途径,它通过人自身的视觉感知系统获取,其中图像信息是最主要的组成部分。
随着个人计算机、数字通信、多媒体和网络技术的发展,数字图像和数字视频日益成为信息最重要的载体之一,已经深入到人们的日常生活,普及到千家万户。
在数字图像的获取、处理、编码、存储、传输和重建的每一个步骤中,通常都会对图像的质量产生影响,如何评价图像质量成为图像处理、计算机视觉领域的一个基本而又富有挑战的问题。
目前,图像质量评价从方法上可分为主观评价方法和客观评价方法,前者凭借实验人员的主观感知来评价对象的质量;后者依据模型给出的量化指标,模拟人类视觉系统感知机制衡量图像质量。
下面,就由英迈吉影像质量评测实验室为大家详细讲解一下这两个图像质量评价方法的区别和特点。
一、主观评价主观质量评分法是图像质量最具代表性的主观评价方法,它通过对观察者的评分归一化来判断图像质量。
而主观质量评分法又可以分为绝对评价和相对评价两种类型。
绝对评价是将图像直接按照视觉感受分级评分,表 1.1 列出了国际上规定的 5 级绝对尺度,包括质量尺度和妨碍尺度。
对一般人来讲,多采用质量尺度;对专业人员来讲,则多采用妨碍尺度。
表 1.1 绝对评价尺度 质量尺度 妨碍尺度 5分 丝毫看不出图像质量变坏 5 非常好 4分 能看出图像质量变化但不妨碍观看 4 好 3分 清楚看出图像质量变坏, 对观看稍有妨碍 3 一般 2分 对观看有妨碍 2 差 1分非常严重的妨碍观看1非常差相对评价是由观察者将一批图像从好到坏进行分类,将它们相互比较得出好坏,并给出相应的评分。
相对尺度如表 1.2 所示。
表 1.2 相对评价尺度与绝对评价尺度对照 分数 相对测量尺度 绝对测量尺度 5分 一群中最好的 非常好 4分 好于该群中平均水平的 好 3分 该群中的平均水平 一般 2分 差于该群中平均水平的 差 1分该群中最差的非常差评价的结果可用一定数量的观察者给出的平均分数求得。
多媒体信息处理中的图像质量评价与改善方法
多媒体信息处理中的图像质量评价与改善方法在当今数字时代,图像已广泛应用于各个领域,如医学、计算机视觉、无人驾驶等。
然而,由于设备和传输过程中的噪声、失真等因素,图像往往会受到影响而质量下降。
图像质量评价与改善方法成为了实现优质图像传输和处理的关键。
一、图像质量评价方法1. 主观评价主观评价是根据人类视觉系统对图像的感知来进行的。
这种评价方法是最直接和真实的,通过请一些经过训练的观察者对图像质量进行评价。
然而,主观评价需要时间和资源,并且具有一定的主观性。
2. 客观评价客观评价是通过计算机算法对图像质量进行量化的方法。
这些算法可以测量特定的图像质量属性,如图像的清晰度、对比度、饱和度等。
常见的客观评价方法包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)和感知质量评价(PQA)等。
二、图像质量改善方法1. 噪声去除噪声是导致图像质量降低的主要因素之一。
噪声去除技术旨在通过恢复图像中受到噪声破坏的细节信息来提高图像质量。
常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
2. 图像增强图像增强技术旨在通过提高图像的对比度、锐度和色彩来增强图像的视觉效果。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波增强和调整图像曲线等。
3. 图像复原图像复原是根据已知的退化模型或特定的先验信息,通过对图像进行数学建模和计算来恢复丢失的细节信息。
图像复原方法包括逆滤波、最小二乘算法(LS)和非负矩阵分解(NMF)等。
4. 图像压缩图像压缩是一种常用的图像质量改善方法,通过减少图像的存储空间和传输带宽来实现。
常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩可以保证图像质量不受损,而有损压缩则可以减少图像的数据量,但会引入一定的失真。
5. 图像修复图像修复技术旨在恢复因老化、磨损或破坏而导致的图像缺失或损坏部分。
这些技术可以通过填充、插值和纹理合成等方法来恢复丢失的信息,提高图像的完整性和准确性。
三、图像质量评价与改善方法的应用1. 医学图像处理在医学领域,图像质量评价与改善方法对于诊断和治疗具有重要意义。
图像失真检测与质量评价方法及其应用
图像失真检测与质量评价方法及其应用图像失真检测与质量评价方法及其应用摘要:随着数字图像的广泛应用,如何准确快速地检测图像失真并评估图像质量成为了研究的热点之一。
本文将介绍图像失真检测与质量评价的方法及其在实际应用中的重要性和作用。
首先,我们将讨论图像失真的种类和来源,然后介绍图像失真检测的主要方法和评价指标,最后探讨图像失真检测与质量评价在图像处理、图像传输和图像压缩等方面的应用。
一、图像失真的种类和来源图像失真是指由于各种因素导致的图像信息的变形或损坏。
图像失真的种类繁多,常见的包括噪声、模糊、伪影、颜色失真等。
这些失真来源于图像采集、传输、存储和显示等多个环节,比如摄像头的失真、信号传输的干扰、图像文件的压缩等。
二、图像失真检测方法图像失真检测的目标是通过一系列算法和技术实现对图像的失真进行准确检测和定量评估。
主要的图像失真检测方法有以下几种:1. 主观评价法:这种方法通过人眼观察、主观评分的方式对图像质量进行评估。
主观评价法是一种直观可行的方法,但受到人眼主观感受和个体差异的影响,同时也需要大量的人力和时间成本。
2. 客观评价法:这种方法利用图像处理和信号处理的技术,通过对图像特征和统计信息的分析来评估图像质量。
常用的客观评价方法包括结构相似性评价指标(SSIM)、峰值信噪比评价指标(PSNR)等。
客观评价法具有快速、准确、自动化等优点,广泛用于图像处理和图像传输等领域。
3. 深度学习方法:近年来,深度学习方法在图像失真检测方面取得了很大的突破。
深度学习方法通过构建深度神经网络模型,通过大量的图像训练数据进行训练和学习,实现对图像的准确检测和评估。
这种方法具有高精度和较好的泛化能力,但需要大量的训练数据。
三、图像质量评价指标图像质量评价指标是对图像失真程度进行量化的工具。
常用的图像质量评价指标包括以下几种:1. 峰值信噪比(PSNR):PSNR是衡量图像质量的一种常用指标,它通过计算原始图像和失真图像之间的均方误差来评估失真程度。
画质评价方法
画质评价方法一、引言随着科技的不断进步,人们对于画质的要求也越来越高。
无论是电视、电影、游戏还是摄影,画质的好坏直接影响到用户的观感。
因此,如何对画质进行准确评价,成为了一个重要的问题。
本文将介绍几种常见的画质评价方法,帮助读者更好地理解和选择。
二、主观评价法主观评价法是最直观也是最常用的一种评价方法。
它通过观察者的主观感受来评价画质的好坏。
常见的主观评价方法包括:观看电影或视频时的视觉体验、观看图片时的色彩还原度和细节表现等。
这种方法具有直观性强、易操作的特点,但受到个体差异和主观因素的影响较大,评价结果可能存在一定的主观性和不确定性。
三、客观评价法客观评价法是一种通过仪器和算法来评价画质的方法。
常见的客观评价方法包括:峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、感知图像质量指标(PIQE)等。
这些方法通过对图像的像素值、结构和感知特征进行分析,计算得出一个数值来表示画质的好坏。
客观评价法具有结果可复现、评价结果较为准确的特点,但需要一定的专业知识和复杂的计算过程。
四、客观主观结合评价法客观主观结合评价法是综合利用主观评价和客观评价的方法。
它既考虑了观察者的主观感受,又通过仪器和算法进行客观分析,更全面地评价画质的好坏。
常见的客观主观结合评价方法包括:双刺激度量(DSCQS)、单刺激度量(SCQS)等。
这些方法将观察者的主观评价结果与仪器的客观评价结果进行比较和分析,得出一个综合评价。
五、实际应用以上介绍的评价方法在实际应用中都有广泛的应用。
例如,在电视和电影领域,制作方会通过主观评价法来评估影片的画质,以确保观众有良好的观影体验。
在游戏开发领域,开发者会使用客观评价法来评估游戏画面的质量,并进行优化。
在摄影领域,摄影师会通过观察照片的细节和色彩还原度来评价照片的画质。
这些评价方法的应用,能够帮助提高产品的质量,满足用户的需求。
六、总结画质评价是一项重要而复杂的任务,需要综合考虑主观感受和客观分析。
视频图像质量评价方法的研究
视频图像质量评价方法的研究一、概述视频图像质量评价是影响视频质量和用户体验的关键因素之一。
在实际应用中,需要对视频图像进行质量评价,以选择最适合的编码方案、优化传输系统或评估视频算法的有效性。
因此,视频图像质量评价方法的研究具有重要的现实意义。
本文将从主观评价和客观评价两种方法角度出发,探讨目前常用的视频图像质量评价方法。
二、主观评价主观评价法是目前最常见的视频图像质量评价方法。
评价过程主要包括实验员的体验和内容质量的记分。
实验员通过观看屏幕上的视频图像并将其与标准视频进行对比。
然后将两视觉之间的差距作为评价标准。
典型的主观质量评分体系受到主管部门的法律规定,如ITU-T系列P编码和ITU-R BT.500系列标准。
P.1203和BT.500是最常用的两个标准之一。
1.ITU-T P系列标准ITU-T系列P编码是评估视频话音质量的建议标准。
P.800是视频质量评估专家组(VQEG)开发的第一项建议,并被广泛接受和采用。
P.910、P.913和P.920是ITU-T系列P编码建议的最新版本。
其中P.910和P.913是评估基本视频质量和高分辨率视频质量的建议,P.920是评估多媒体应用程序的建议。
2.ITU-R BT.500标准ITU-R BT.500是现有主观质量评分体系中使用最普遍和最全面的体系之一。
该标准包括五个不同的评估层次,分别应用于标准定义、移动无线传输、IPTV、饮食厅等场景。
BT.500现在是ITU-R推荐的信号品质评估的主要准则。
三、客观评价客观评价法主要通过计算机算法来定量评估视频图像的质量。
各项指标如峰值信噪比和结构相似性指数等均体现在目标视频和参考视频之间。
值得注意的是,客观评价法不仅可以用于视频编码的目的,还可以用于超分辨率、去混叠等算法的评价和选择。
1.峰值信噪比(PSNR)法PSNR法是同一状态下度量数字影像压缩质量的通用方法之一。
其主要原理是通过计算原始视频和压缩版本之间的均方误差来评估质量。
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高清晰度电视图像质量的主观评价方法
李若霜
本文作者李若霜女士,国家广播电影电视总局广播科学研究院高级工程师。
一前言
近年来,随着微电子、大规模集成电路技术的迅速发展和图像压缩技术的不断进步,在电视广播领域正在发生由模拟向数字、由标准清晰度电视(SDTV)向高清晰度电视(HDTV)过渡的一场变革。
由于数字传输高新技术的应用,不仅使以往只能传送一套模拟电视节目的常规电视通道可以传送多套SDTV或一套HDTV节目,使有限的频高清晰度电视图像质量的主观评价方法节目质量也有很大改善,同时也为提供多种节目形式创造了有利条件。
因此,数字电视广播具有很好的发展前景。
HDTV由于具有清晰度高、画面尺寸大、幅形宽、色彩鲜艳和临场感强等特点,其图像质量可与35mm电影相媲美,因此它是当前数字电视最高级的业务形式。
预计HDTV广播将成为下世纪的主要传媒。
为实现在一个常规电视通道带宽内传送信息量相当于4~5倍SDTV信息量的HDTV节目,数字HDTV系统主要环节采用了与常规模拟电视系统完全不同的电路技术,即图像压缩的信源编码技术和纠错保护的信道编码及高数码率的调制技术等。
由此可能引入的失真机理和表现,与常规电视也有很大差别。
所以,传统模拟电视的评价测量方法及测试图像和信号,已经不能完全或正确反映观众对数字电视特有失真的主观感觉。
迄今为止,由于有效的测试信号和测量方法尚在研究和发展中,而系统性能的优劣最终要靠图像的主观质量来判定,因此,主观评价是当前数字电视最有效的检测方法。
二主观评价的一般要求
主观评价是直接利用观察者对被测系统图像的主观反应来确定系统性能的一种测试。
主观评价通常包括两种类型:一种是在最佳(即理想收看)条件下确定系统的性能,一般称质量评价;另一种是在非最佳条件下,即结合发送和传输条件确定系统保持质量性能的评价,一般称损伤评价。
主观评价的关键在于所使用的方法能否产生稳定、有效的结果。
因此,采用合适的评价方法和测试图像对系统进行有效的评价,非常重要。
由于主观评价结果不仅与被测系统的性能有关,而且与评价观看条件、信号源、测试图像、观看员、评分方法和评分标度、数据统计方法和结果表达方式等因素有关。
为使评价结果的可变因素仅限于被测系统的性能,在主观评价中必须对上述因素作严格的规定。
1. 观看条件
由于图像的主观质量与图像大小、亮度、对比度和观看距离等有关,因此,主观评价的观看条件中规定了评价用显示器的显示尺寸、峰值亮度、对比度和环境照明,以及观看距离和观看位置等。
根据HDTV的特点,主观评价应该在表1给出的观看条件下进行。
2. 评价实验系统
主观评价系统原理方框图如图1所示。
评价观看员从评价监视器上看到的是经过定时开关给出的图像。
到定时开关的图像信号或直接来自信号源的输出,或是经过被测系统的输出,也可以是来自灰场信号发生器。
3. 信号源
信号源一方面直接提供评价的基准图像信号,另一方面作为被测系统的输入。
对于所使用的电视标准,信号源(包括评价用监视器)应该具有最佳的质量,因为基准图像无缺陷是获得稳定结果的关键。
4. 测试图像
测试图像是主观评价的基础,它对评价结果有重大影响,因此,选择合适的
测试图像素材是至关重要的。
为了全面评价数字HDTV系统的性能,需要建立一套HDTV主观评价标准测试图像。
一套测试图像通常包含一定数目的静止图像和含运动物体的图像序列,每个序列大约持续10~15s。
选择测试素材的一般准则认为,测试素材应该是“严格的,但又不过份”。
判断什么是严格的,需要全面了解HDTV系统是如何工作的以及所提供业务的要求;“不过份”即意味着可以包含正常的HDTV节目内容。
因此,HDTV主观评价测试图像不仅应该包括对各种评价因素,如静态空间分辨率、动态空间分辨率、亮度、色彩以及运动等再现具有比较敏感特点的那些图像素材,同时还应包含能代表正常节目的内容。
5. 观看员
观看员即应邀参加主观评价的评分员。
观看员一般分专业和非专业两类。
一般都由非专业观看员进行主观评价,当需要作精确判断时,可由受过专业训练的专业观看员进行评价和分析。
由于观看员直接影响评分结果,因此,对于非专业观看员应该慎重挑选。
通常他们应该具有代表性,包括不同性别、年龄、文化层次的观众;具有正常的视力(含校正视力)和色觉;有一定的分析判断能力,能较快地接受和掌握评分方法和要求。
主观评价所需观看员的数目一般不少于15人,在数据处理结果中要说明观看员的类型和人数。
6. 评价测试阶段
在每个测试阶段开始时,应该向观看员详细、正确地介绍评分方法和评分标度、存在的质量因素或损伤类型,并进行评分示范。
示范显示应该使用正式测试的图像或序列以外的图像或序列,但应与正式测试中使用的图像或序列具有可比性。
一个测试阶段(包括示范说明在内)一般不超过30min。
在正式测试开始前需要引入3~5个“样本显示”来稳定观看员的判断力,其结果数据不纳入测试结果的统计中。
从一个显示评分到下一个显示评分均匀地进行。
为了检测相关性,有些测试可以重复进行,但要避免相同测试图像相继出现。
测试阶段的显示流程如图2所示。
7. 数据处理和结果表达
对于在评价中采集的大量评分数据,需要根据统计学的基本理论和技术进行处理,得出以图形或数据的结果形式概括被测系统的性能,给出每个测试图像评分统计分布的平均值和95%置信区间。
平均分U =∑=N i i u
N 11
标准偏差S =∑=−−N
i i N u U 12
)1()( 置信度区间为[U -δ, U+δ]
其中:δ= 1.96N S
u i ——观看员i 的评分
N ——观看员的数目
结果还必须包含以下信息:
a. 测试条件的情况
b. 测试图像的情况
c. 图像源类型和显示监视器型号
d. 观看员的人数和类型
e. 使用的基准图像
f. 测试的总平均分
三 评分方法和评分标度
实验心理学的传统结果表明,当测试感觉时,相对判断比绝对判断更加稳定、准确。
在国际电联(ITU-R)BT.500建议的众多评价方法中,由于双刺激方法采用了基准图像,其结果比单刺激方法具有更高的灵敏度和稳定性,特别适合于对高
质量电视系统或设备性能的主观评价。
因此,在ITU-R BT.710 (HDTV图像质量的主观评价方法)建议将双刺激连续质量标度法和双刺激损伤标度法作为HDTV 图像质量和发射系统损伤的主观评价方法,并分别以HDTV演播室图像和未损伤的发射图像作基准。
1. 双刺激连续质量标度法
在双刺激连续质量标度方法(DSCQS)中,需要对每个测试图像的两种状态进行评分。
其中一个是来自信号源的图像,即基准图像;另一个可能是经过被测系统输出的图像,即被测图像。
基准和被测图像交替显示两次或多次之后进行评分。
不同测试图像的一连串显示评分过程中,基准和被测图像呈现的先后次序以伪随机方式变动(观看员事先并不知道哪一个是基准图像),要求观看员只简单地对每对图像的总体质量进行评分,并在评分表上作出标记。
评分表由若干对纵向标度线组成,以适应对每个测试图像两种状态的评分。
为避免量化误差,标度线提供连续标度,且被分成5个等级,相当于标准的5级质量标度范围。
在表的左边标有与不同等级相对应的质量术语,即优、良、中、差、劣作为观看员评分的一般指导,如图3所示。
2. 双刺激损伤标度法
在双刺激损伤标度方法(DSIS)中,首先显示来自信号源无损伤的图像,即基准图像;然后显示可能是经过被测系统输出的图像,即被测图像。
基准和被测图像交替显示一次或两次之后,要求观看员根据无损伤的基准图像,对被测图像质量的受损情况进行评分,并在评分表上作出标记。
在被测图像或序列中也包括无损伤的图像或序列。
双刺激损伤标度方法使用5级损伤评分标度。
其评分等级和对应的损伤术语如表2所示,要求观看员根据被测图像质量的受损情况,选用适当的评分等级评分。
四结束语
虽说主观评价是当前数字电视最有效的检测方法,但是,从上述评价方法及
基本要求我们不难看出,进行主观评价不仅要具备严格的观看条件和组织一定数量的观看员参加评分,而且整个进行过程及大量的评分数据统计需要耗费大量的时间和人力。
因此,我们在研究数字视频压缩质量主观评价的同时,希望通过研究建立起与主观质量损伤相关的客观测量,以便在主观条件不具备时,能借助测量仪器获得定量的物理参数值表达系统的性能。
所以,如何利用从观察者易于觉察的视频压缩损伤中提出对应的一组性能参数,以及如何与主观评价结果相结合来设计客观测量系统,并且通过客观测量来优化视频压缩系统的设计,是当前数字电视测试领域重要的研究课题。
从泰克公司1997(11月)测量技术研讨会上获悉,该公司和Sarnoff研究所已经联合开发出一种具有人眼视觉模型的测量仪器——PQA200图像质量分析仪。
据说这种仪器可替代主观评价,并能重复、定量地度量压缩图像的差异和损伤,这正是我们测试工作者所期望实现的测试手段。
(全文完)
来源:《世界广播电视》
出版日期:1998年9月。