目前视频质量得评价算法主要有2种,主观评价法与客观评价法
视频质量评价算法研究
视频质量评价算法研究随着互联网时代的到来，视频成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，视频播放的流畅度和画质却不时出现问题，特别是在网络不稳定的情况下。
如何评价视频质量，提高视频播放的流畅度和画质成为了亟待解决的问题。
本文将围绕着视频质量评价算法进行研究探讨。
一、视频质量评价算法综述视频质量评价算法是通过对视频画面进行比较，判断不同画面的差异，从而对视频质量进行评价的一种方法。
随着技术的不断进步，视频质量评价算法也不断发展和完善。
主要的评价方法包括主观评价、客观评价和混合评价。
1、主观评价主观评价是指将视频质量评价交由人类进行判断和决策。
这种方法以主观的感受为基础，通过调查问卷和专家评分等方式得出最终结果。
主观评价的优点在于能够考虑到人类主观感受因素，但是其结果往往不够客观，易受评价者个体差异和心理因素等影响。
2、客观评价客观评价是使用计算机算法对视频质量进行评价。
常用的评价指标包括PSNR、SSIM、VQM等。
其中PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是评估峰值信噪比，SSIM（Structural Similarity Index）是结构相似性指数，VQM（Video Quality Metric）是视频质量度量。
客观评价的优点在于结果可以客观准确，但是其评价指标较为单一，未能全面考虑视频质量的多个方面。
3、混合评价混合评价是将主观评价和客观评价结合起来，使用多种评价方法综合评价视频质量。
这种方法能够综合考虑视频质量的多个方面，但是其结果容易受到主观评价的影响，需要更多的评价数据和评价指标的参与。
二、视频质量评价算法的实现方法为了实现视频质量评价算法，常用的实现方法包括基于传统的图像处理技术和深度学习技术两种方法。
1、基于传统的图像处理技术基于传统的图像处理技术主要是通过提取视频画面的特征，然后通过计算不同特征之间的差异，从而实现视频质量的评价。
具体实现方法包括直方图均衡化、滤波器等传统的图像处理方法。
video quality 取值范围 -回复
video quality 取值范围-回复在计算机图像和视频处理中，视频质量是指视频在播放或传输过程中的清晰度和精确度。
视频质量的评估是对视频编码、传输和显示过程的效果进行判断，并对其进行比较和分析。
在这个主题下，我们将探讨视频质量的取值范围、如何评估视频质量以及一些提升视频质量的方法。
视频质量的取值范围因评估方法而异。
在视频编码标准中，常见的有主观评估和客观评估两种方法。
主观评估是通过人工观察和判断视频质量，以主观感受为依据进行评估，常用的评估指标有主观图像质量评估（Subjective Video Quality Assessment，简称SVQA）和主观音频质量评估（Subjective Audio Quality Assessment，简称SAQA）。
客观评估是通过使用特定的算法和指标进行评估，不受个体主观感受的影响，常用的评估指标有PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比）和SSIM（Structural Similarity Index，结构相似性指数）等。
主观评估方法的取值范围通常是由观察者主观感受来确定的，例如“优秀”、“良好”、“一般”、“较差”等。
这种评估方法的优点是能够模拟人类观察者的真实感受和判断，能够更好地反映视频的真实效果，但它也存在一些问题，比如评估结果受到主观因素的影响，评估结果的一致性较差等。
客观评估方法的取值范围通常是由指标算法计算得出的分数。
以PSNR为例，它是一种常用的评估视频质量的指标，其计算结果是根据原始图像和重构图像的像素之间的差异来确定的。
PSNR的取值范围通常在0到无穷大之间，取值越大表示视频质量越好。
然而，PSNR也有其限制，它不能准确地反映人眼对图像质量的感知，对于更高质量的视频编码算法来说，PSNR并不是一个理想的评估指标。
除了评估视频质量的方法和取值范围，我们还可以思考如何提升视频质量。
以下是一些常用的提升视频质量的方法：1. 提高视频分辨率：增加视频分辨率可以提高视频的清晰度和细节展示，但同时也会增加存储和传输的要求。
基于视觉感知的视频质量评估算法研究
基于视觉感知的视频质量评估算法研究随着网络视频的不断普及，视频质量评估算法也成为了研究的热点之一。
传统的视频质量评估方法通常基于视频的物理参数来评估，比如分辨率、比特率等，但是这些参数并不能完全反映用户对视频质量的感知。
因此，基于视觉感知的视频质量评估算法应运而生。
一、视觉感知与视频质量视觉感知是指人眼对于视觉信息的理解和感知能力，它是影响视频质量评估的关键因素。
视觉感知过程通常包括预处理、特征提取、注意力分配、认知决策和反馈等多个阶段。
在视频质量评估中，我们需要了解用户的视觉感知，以此为基础来评估视频的质量。
二、基于视觉感知的视频质量评估算法1. 主观评价法主观评价法是一种通过用户参与来评估视频质量的方法。
该方法通常需要在实验室环境下，让用户观看视频并进行评分。
这种方法虽然可以较为准确地反映用户的实际感受，但是需要大量的时间和资源，并且评价结果可能会受到个体差异的影响。
2. 客观评价法客观评价法是一种通过计算机算法来评估视频质量的方法。
该方法通常使用模型来模拟用户的视觉感知，通过计算视频各项特征指标来进行评估。
客观评价法的优点是可以快速且大规模地进行评估，且结果比较稳定，但是其评价准确性还需要进一步提高。
3. 混合评价法混合评价法是将主观评价法和客观评价法相结合的方法。
该方法通常使用主观评价法得到一部分评价结果，并利用客观评价法得到另一部分评价结果，再将两部分结果进行整合。
混合评价法结合了两种方法的优点，可以较为准确地反映用户实际感受。
三、基于视觉感知的视频质量评估算法的应用基于视觉感知的视频质量评估算法在实际应用中已经得到了广泛的应用，比如视频压缩、网络传输、视频监控等领域。
视频压缩可以将视频信号压缩到较小的数据流中，以减少存储和传输成本。
基于视觉感知的视频质量评估算法可以帮助评估压缩后的视频质量，以此来优化视频压缩算法。
在网络传输中，视频质量可能会受到网络状况的影响，基于视觉感知的视频质量评估算法可以根据网络传输状况来动态调整视频质量，以提供更好的用户体验。
浅谈视频质量英迈吉客观测评
浅谈视频质量客观测评目前，视频质量测评方法主要包括主观测试和客观测试。
主观质量评价就是选择一批非专家类型的受测者，让他们在一个特定的受控环境中，连续观看一系列的测试序列大约10至30分钟，然后采用不同方法让他们对视频序列的质量进行评分，最后求得平均意见分(Mean Opinion Score ，MOS)，并对所得数据进行分析。
但是，这样的测试方式不可避免会受到人为因素的干扰。
而且，从工程管理的角度来看，主观测评耗时长、成本高。
因此，基于PSNR （峰值信噪比） 和MSE （均方误差）等客观评价方法仍然因其低复杂度和简单清楚的物理意义而广泛地应用在视频评价领域。
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吧。
PSNR （Peak Signal to Noise Ratio ）测试方式是通过计算参考和测试图像之间的峰值信噪比来确定视频处理系统的优劣。
其计算公式为：N M f f m i n j ij ij ⨯-=∑∑≤≤≤≤200')(MES()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=MSE n 21012log 10PSNR 其中，MSE （Mean Square Error ）指是原图像与处理图像之间均方误差，ij f 和'f ij 分别代表原始参考视频对应帧和失真视频对应帧，M,N 分别表示视频帧的高和宽。
PSNR 本质上与MSE 相同，是MSE 的对数表示。
PSNR 值越大，就代表失真越少。
基于噪声的客观测试模型原理PSNR 计算起来简单、快捷，实现起来较容易，而且对于检测视频处理硬件及软件具有很好的帮助作用，但其测试结果与人眼的主观感受相差较大，目前只是作为视频处理系统设计开发过程中的一个参考值，不能作为视频处理系统的评价标准。
因此有多个机构提出了与主观评价结果一致性较好的客观评价算法，如美国国家电信和信息管理局（NTIA ）提出的视频质量度量（VQM ）算法及其模型、英国电信BT 提出的全参考视频质量模型及其算法（BTFR ）、巴西电信发展研究中心（CPqD ）提出的基于分段的图像评价（IES ）算法，以及泰克公司和Sarnoff 公司提供的PQR 算法等，这些客观算法都是在模拟人眼视觉模型的基础上建立的。
多媒体时序视频质量分析及其算法研究
多媒体时序视频质量分析及其算法研究1.多媒体时序视频质量分析的重要性：随着视频的广泛应用，人们对视频质量的要求也越来越高。
多媒体时序视频质量分析可以对视频的一系列质量特征进行评估，例如失真、模糊、噪声等，从而为视频质量提升提供依据。
此外，多媒体时序视频质量分析也有助于优化视频编码、传输和播放等环节，提升用户的观看体验。
2.多媒体时序视频质量分析的方法：多媒体时序视频质量分析可以使用主观评估和客观评估两种方法。
主观评估是通过人工观看视频并进行评分的方式，一般采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等指标进行评估。
客观评估则是通过使用计算机算法自动分析视频质量，常用的方法包括图像质量评估指标（如PSNR、SSIM、VIF、FSIM等）、视频质量评估指标（如VQM、VMAF、MS-SSIM等）以及深度学习方法（如卷积神经网络）等。
3.多媒体时序视频质量分析的算法研究：-图像质量评估算法：图像质量评估是多媒体时序视频质量分析的基础，常用的算法包括基于像素的比较算法（如MSE、PSNR）、结构相似性算法（如SSIM）和感知视觉质量算法（如VDP、VSI等）。
-视频质量评估算法：视频质量评估算法需要考虑时序信息，一般采用空间域和时序域相结合的方法。
例如，可以对视频的每一帧进行图像质量评估，并考虑帧与帧之间的时序关系，综合得到视频的质量评分。
-深度学习方法：深度学习方法在多媒体时序视频质量分析中得到广泛应用，通过构建卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以从大量的视频数据中学习出视频质量评估的特征，并进行快速准确的质量评估。
4.多媒体时序视频质量分析的挑战：多媒体时序视频质量分析面临一些挑战，例如视频内容的多样性、环境条件的变化以及人的主观差异等。
此外，现有的评估指标和算法还存在一定的局限性，无法完全准确地评估视频质量。
因此，对于时序视频质量分析的算法研究还需要进一步提升精度和稳定性。
总结起来，多媒体时序视频质量分析及其算法研究是一个重要的研究方向。
视频编解码技术的性能评估方法(系列十)
视频编解码技术的性能评估方法引言随着数字化时代的到来，视频在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
家庭影院、在线视频平台、视频会议等应用无处不在。
在视频的传输和存储过程中，编解码技术起着至关重要的作用。
然而，如何评估视频编解码技术的性能却是一个复杂而关键的问题。
本文将探讨一些常用的视频编解码性能评估方法，以及它们的优缺点。
一、主观评估方法主观评估方法是一种通过人眼观察和主观感受来评估视频质量的方法。
通常，通过为一组人员展示不同质量的视频，并让他们评价其质量。
这种方法的优势在于具有直观性和人类感知的准确性。
然而，它的局限性在于需要花费大量的时间和资源，且易受测试者主观因素的影响。
二、客观评估方法客观评估方法是一种基于计算机算法和数学模型来评估视频质量的方法。
常用的客观评估方法包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、视频多参考质量评价（VMAF）等。
这些方法通过对原始和编码后的视频进行像素级别的比较，计算相似性指标，从而评估视频的质量。
客观评估方法具有高效、可重复性和低成本的优势，但其准确性受到算法选择和特定应用场景的限制。
三、视频内容分析评估方法视频内容分析评估方法是一种基于视频内容的质量评估方法。
它通过分析视频中的关键信息和特征来评估视频质量。
例如，对于视频压缩算法的评估，可以通过分析视频中的运动活动和边缘信息来评估压缩质量。
此外，视频内容分析评估方法还可以用于视频编解码算法的优化和改进，以提高视频质量。
然而，这种方法的局限性在于需要对视频的内容有深入的了解，并对特定的视频应用场景进行分析。
四、性能评估综合方法综合以上方法，可以得出一种较为全面的视频编解码技术性能评估方法。
在该方法中，主观评估方法可以用来评估视频的主观感受，客观评估方法可以用来计算视频的客观质量指标，而视频内容分析评估方法可以用来提供关于视频内容的额外信息。
通过综合这些评估结果，可以得出对视频编解码技术性能的准确评估。
视频图像质量评估算法的研究与应用
视频图像质量评估算法的研究与应用随着互联网和数字媒体的发展，视频图像的质量评估越来越受到重视。
视频图像质量是指对视频图像的主要视觉特征，如清晰度、亮度、对比度和色彩等进行客观和主观评价的过程。
准确评估视频图像质量对于视频的采集、传输和显示具有重要意义，因此，研究和应用视频图像质量评估算法变得至关重要。
一、视频图像质量评估算法的研究进展1. 主观评价方法主观评价方法是通过人的视觉感知对视频图像的质量进行评估。
这种方法需要大量的被试者参与实验，通过对他们的问卷调查和主观评价结果统计来对视频图像质量进行评估。
虽然主观评价方法具有较高的准确性，但其过程复杂、耗时且受到被试者主观因素的影响。
2. 客观评价方法客观评价方法通过计算机算法对视频图像的特征进行分析来评估视频图像质量。
这种方法不受人为主观因素的影响，能够快速、可靠地评估视频图像的质量。
其中，基于图像处理的客观评价方法是应用最广泛的方法之一。
它通过对视频图像的特征提取、边缘检测、对比度调整等处理来分析和评估视频图像的质量。
二、视频图像质量评估算法的应用领域1. 视频采集和传输视频采集和传输是指在摄像机或其他设备上采集视频，并通过网络传输到目标终端。
在这个过程中，视频图像质量评估算法可以帮助实时监测视频质量，及时发现并解决传输过程中的问题，确保视频图像的清晰度和稳定性。
2. 视频编辑和后期制作视频编辑和后期制作是指在视频制作过程中对拍摄的素材进行剪辑、特效添加等处理，最终形成一个完整的视频作品。
视频图像质量评估算法可以帮助编辑人员评估和选择素材的质量，从而提高视频制作过程的效率和质量。
3. 视频播放和显示视频播放和显示是指将制作好的视频通过播放设备在屏幕上呈现给观众。
视频图像质量评估算法可以帮助播放设备进行实时的图像质量监测和优化，从而提供更好的观看体验。
4. 视频监控和安防视频监控和安防是指通过视频摄像头等设备对特定区域进行实时监控和录像，以保障安全和管理。
视频编码技术中的视觉质量评估方法(八)
视频编码技术中的视觉质量评估方法引言当今社会，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
随着视频内容的不断增多和视频质量的不断提高，视频编码技术的发展也变得尤为重要。
然而，如何准确评估视频的视觉质量成为了一个具有挑战性的问题。
本文将探讨视频编码技术中的视觉质量评估方法。
1. 主观评估方法主观评估方法是衡量视频视觉质量的常用方法之一。
这种方法通常通过请人观看视频并根据其主观感受进行评分来进行。
观众通常被要求根据视频的清晰度、颜色饱和度、运动流畅度等方面进行评估。
然而，这种方法存在人为主观评价的问题，不同观众对同一视频可能有不同的感受，导致评估结果的不确定性。
2. 客观评估方法为了克服主观评估方法的不足，研究人员发展了一些客观评估方法来准确评估视频的视觉质量。
客观评估方法是基于计算机算法来分析视频内容并给予评分的。
其中一种常见的方法是结构相似性算法（Structural Similarity, SSIM），通过比较原始视频帧和重建视频帧的结构相似性来确定视觉质量。
这种方法可以提供较为准确的结果，但对于一些特殊情况（例如复杂场景、运动快速的视频等）可能表现不佳。
3. 混合评估方法为了综合利用主观评估方法和客观评估方法的优点，研究人员提出了一种混合评估方法。
这种方法将主观评估方法与客观评估方法结合起来，通过计算主观评估结果与客观评估结果的相关性来得出最终的视觉质量评分。
混合评估方法相对于单一的评估方法更加准确，可以更好地反映出视频的视觉质量。
4. 未来的发展方向随着人工智能技术的发展，视频编码技术中的视觉质量评估方法也将不断完善。
通过利用深度学习算法，可以使评估方法更加准确和智能化。
此外，随着虚拟现实和增强现实技术的兴起，视觉质量评估方法也需要适应这些新兴技术的发展。
结论视觉质量评估是视频编码技术中的一个重要问题。
主观评估方法、客观评估方法和混合评估方法在视觉质量评估中都发挥了重要作用。
然而，这些方法仍然存在一定的局限性，需要不断完善和突破。
视频质量评估方法及其应用研究
视频质量评估方法及其应用研究随着网络技术的飞速发展，视频业务在互联网上的应用越来越广泛。
随着高清视频技术的不断创新，人们对视频质量的要求也越来越高。
如何评估视频质量成为了一个重要的问题。
本文将介绍视频质量评估的方法及其应用研究。
一、视频质量评估的基本方法视频质量评估的基本方法主要包括主观评测和客观评测两种方法。
1. 主观评测主观评测主要是观看者进行评估，主要通过调查问卷、实验等方式获得视频观看者的评价。
目前，主观评测方法是评估视频质量的主要方法之一，它能直接反映用户感受。
主观评测中，目前最广泛使用的评价方法是MOS评估法，即均值意见分数法，该方法评价较为客观准确，精度较高，同时也可以针对不同应用场景的用户进行评测。
2. 客观评测客观评测的方法是通过计算机算法对视频信号质量进行评估，该方法可以避免主观评测带来的偏差。
客观评测主要包括全参考、部分参考和无参考三种评测方法。
全参考评测是指评估时需要与原始信号作比较，即参考视频，这种方法精度相对较高，但成本较高。
部分参考评测则是只使用部分比较信息，此方法精度较之全参考有所下降，但是成本相对较低。
无参考评测并不需要参考视频，可设计算法依靠视频中包含的信息来计算评价标准，如分析视频的空间、频率、时间信息等等。
此评测方法适用于对参考视频不便获取的情况，但相对于前两种评测方法，精度较低。
二、视频质量评估的应用研究视频质量评估应用非常广泛，涵盖了各个领域，具体如下：1. 视频编码视频编码是视频质量评估的重要应用领域，编码质量是影响视频质量的关键因素。
当前主流的H.264/AVC和HEVC/H.265编码标准在编码效率方面相对较高，但是同时带来的高网络传输成本对实际应用造成了一定的影响。
因此，如何在保证视频质量的同时减小数据传输量成为编码技术的重要研究热点之一。
2. 视频传输视频传输应用了自适应较好的视频编码标准和无线网络技术，使得视频传输网络实现了快速、高效。
通过对视频质量进行评估，可以根据网络带宽、环境等变化的状态，对视频流进行自动调整，保证视频在传输过程中的效果。
音视频质量评估算法的研究与改进
音视频质量评估算法的研究与改进摘要：随着互联网的快速发展，音视频技术在我们的生活中使用越来越频繁。
然而，由于网络环境和设备的限制，音视频质量可能会受到一系列问题的影响。
因此，研究和改进音视频质量评估算法变得尤为重要。
本文将介绍音视频质量评估的原理和现有的算法，并探讨如何通过改进算法来提高评估效果。
1. 引言随着移动互联网和5G时代的到来，音视频内容的传输和观看已经成为人们生活的重要组成部分。
然而，网络环境的不稳定性和设备的差异性导致用户在观看音视频内容时可能会遇到卡顿、画面模糊、音频延迟等问题。
因此，评估音视频质量的算法成为了研究的热点。
2. 音视频质量评估的原理音视频质量评估算法的目标是通过分析音视频信号在传输过程中的损失和失真情况，来评估其质量。
一般来说，音视频质量评估算法可以分为主观评估和客观评估两种。
2.1 主观评估主观评估是通过邀请大量受试者观看音视频内容，并要求他们对观看体验进行评分，从而得到音视频质量的评估结果。
尽管主观评估更加符合用户的真实感受，但是其费时费力且费用较高，不适合大规模使用。
2.2 客观评估客观评估是根据音视频内容的特征和失真情况，通过一系列的计算模型和算法来评估音视频的质量。
常用的客观评估算法包括均方误差（MSE）、结构相似性指标（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等。
3. 现有的音视频质量评估算法目前，已经有许多音视频质量评估算法被提出和应用。
在视频质量评估方面，PSNR是最常用的指标之一。
然而，PSNR在捕捉人眼感知的失真程度上有一定的局限性，尤其是在考虑到人眼对不同空间频率的敏感度时。
因此，一种改进的视频质量评估算法是非常必要的。
4. 改进音视频质量评估算法的方法4.1 建立更准确的模型可以通过深度学习技术，构建更准确的音视频质量评估模型。
深度学习算法具有强大的学习能力和泛化能力，可以通过大量的训练数据，学习到音视频内容的特征以及与人眼感知相关的因素，从而提高评估的准确性。
无线电视网络下的视频质量评估技术研究
无线电视网络下的视频质量评估技术研究随着5G技术的快速发展，无线电视网络迅速普及，使用户可以随时随地收看动画片、电影、电视剧等视频内容。
但是，在无线电视网络传输中，由于带宽受限，网络延迟等原因，视频信号很可能会受到影响。
这就需要视频质量评估技术来保证视频信号传输和播放的质量。
目前，对于视频质量的评估方式主要有两种：主观评估和客观评估。
一、主观评估主观评估是指人们通过自己的感知和观察来评估视频的质量。
这种评估方式主要通过实验室测试和问卷调查的方式来进行。
实验室测试需要选定目标视频，并将其与参考视频相比较，从而得出一些评测指标（例如分辨率、清晰度、颜色还原度等），然后再请志愿者对两个视频进行观看并给出自己的评分。
问卷调查则需要向用户发放调查问卷，让用户给出对视频质量的评价，然后统计结果并进行分析。
相比客观评估，主观评估更加直观和容易被人们接受。
但是这种评估方式缺点也比较明显，例如受到环境和测试者个体差异的影响，容易出现主观性和不稳定性等问题。
二、客观评估客观评估是指通过算法和工具来分析视频的特征和参数，从而得出视频质量的评估结果。
目前，客观评估主要采用以下两种方式：1.完全参考评估完全参考评估是通过将要评估的视频与参考视频进行比较，从而得出评估结果。
评估方法包括主观法、客观法和物理法等。
主观法是通过人眼直接观察视频，评估视频的质量，然后再用数学模型来分析得出结论。
客观法则是通过计算机算法对视频的各项特征进行分析，从而得出评估指标。
物理法则是通过检测视频的物理参数，如信噪比、频谱功率谱密度等等，进行评估。
这种评估方法依赖于完全参考视频质量评分标准，但是也有一些缺点，例如需要提前准备好参考视频，评测结果受到环境和参考视频的影响等。
2.减少参考评估减少参考评估是指在评估视频的质量时，只需要将其中一部分作为参考视频进行比较，而其他部分则不作参考。
这种评估方法不需要提前准备好完整的参考视频，而是通过模型推算和建模来评估。
视频质量评价方法综述
７３６计算机辅助设计与图形学学报２００６焦并将其归结为基于ＨＶＳ（ｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｓｙｓｔｅｍ）生理特征和基于结构失真的两大类方法，对视频质量评价过程中用到的多种方法进行了总结和评论，并通过实验进行了效果验证．最后总结和预测了视频质量评价技术发展的几个方向．１视频质量主观评价视频质量主观评价凭感知者主观感受评价视频对象的质量，包括视觉信息的录入系统，即人眼成像系统；视频信息处理系统，即人脑对视觉信息的加工．成像系统与信息处理系统２部分互相结合，对视频评价的结果产生显著的影响，目前尚没有合适的数学模型对其进行精确的刻画．主观质量评价一般采用连续双激励质量度量法（ｄｏｕｂｌｅｓｔｉｍｕｌｕｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｑｕａｌｉｔｙｓｃａｌｅ，ＤＳＣＱＳ），对任一观测者连续给出原始视频图像和处理过的失真图像，由观测者根据主观感知给出分值．ＩＴｕ—Ｔ（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＵｎｉｏｎ—Ｔｅｌｅｃｏｍ—ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）已经发布相关标准ＢＴ一５１０，就主观质量评价过程中的测试序列、人员、距离以及环境做了详细规定，并综合考虑了影响视觉感知的分辨率、白平衡等因素【７Ｊ．中国国标ＧＢ７４０１—８７中对有线电视广播系统图像质量评价进行了规定，给出了电视图像主观质量的５级打分标准，并对伴音图像的质量评价进行了规定［８Ｊ．主观质量评价方法需针对多个视频对象进行多次重复实验，耗时多、费用高，难以操作．目前，有学者就主观质量评价体系的组成环节进行改进研究．Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ通过在主观评价过程中引入测试者反馈信息来加快主观质量评价过程旧Ｊ．在主观质量评价过程中，给每个测试者连续的视频剪辑和一个输入控制设备，通过一个显示滑块实现与视频播放的交互．该方法不必中断视频剪辑，节省了测试时间及成本．就测试人员而言，主观质量评价原则上要求由不具有先验经验的非评价专家对待测对象打分，但观测者看到相同图像以后，实际上已经对同一个图像及相关的失真图像都建立了部分的先验信息．相对于主观质量评价，客观质量评价具有操作简单、成本低、易于实现特点，它已经成为视频图像质量评价研究的重点，这也是本文综述的重点．在实际视频通信中，更倾向于主观评价方法与客观评价方法的结合，如利用主观评价结果对客观质量评价模型结果进行校正．２视频质量客观评价目前，视频质量客观评价一般是通过模拟ＨＶＳ的生理特征建立视觉感知模型，并将模型的输出值作为质量的评价或失真的度量，研究集中在如何提高模型输出与主观评价结果的相关性．Ｗａｎｇ自２００２年起提出，并在此基础上发展了一种基于结构失真的视频质量客观评价方法，该方法对静态图像质量评价取得了较好的效果，颇具潜力［２’１０］．２．１峰值信噪比和均方误差在视频编解码过程中，目前一般采用峰值信噪比（ｐｅａｋｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ＰＳＮＲ）或均方差（ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ，ＭＳＥ）衡量视频序列的失真度，即＾ｆｆ２ＰＳＮＲ＝１０１９（淼ｓＥ）（１）１旦ＭＳＥ＝壶∑（ｚｉ一互ｉ）２（２）Ｆ１其中，ｚｉ和五分别为原始图像与重建图像中对应的像素值，Ｎ２为Ｎ×Ｎ图像中的总像素数．ＰＳＮＲ和ＭＳＥ忽略了图像内容对人眼的影响，不能完整地反映出图像的质量．分析式（１）和（２）可以看出，相对同一个原始信号以（ｉ，Ｊ），相同ＰＳＮＲ或ＭＳＥ的２个失真信号五ｌ（ｉ，Ｊ）和五２（ｉ，Ｊ）可能是不同的．式（２）中，若Ｉａ（ｉ，Ｊ）一ａ１（；，歹）Ｉ＝ｌａ（ｉ，Ｊ）一ｎ２（；，歹）Ｉ，贝０五１（ｉ，Ｊ）＝五２（ｉ，Ｊ），亘览五１（ｉ，歹）＋ｄ２（ｉ，Ｊ）＝２ａ（ｉ，Ｊ）．ＭＳＥ相同，但五１（ｉ，Ｊ）和ａ２（ｉ，Ｊ）并不一定相同，在人眼看来也可能会相差甚远．图１中，２个失真信号信号１和信号２分别与原始信号进行ＭＳＥ计算的结果是相同的；但在人眼看来，信号１要比信号２更接近原始信号．图１不同失真信号的均方差计算５期佟雨兵等：视频质量评价方法综述７３９Ｓ（ｚ，Ｙ）＝ｆ（Ｚ（．２７，Ｙ），Ｃ（ｚ，Ｙ），Ｓ（ｚ，ｙ））（３）其中，Ｓ（Ｘ，Ｙ）为失真信号与原始信号之间相似性的测量函数，用来度量失真度；ｆ（·）是整合函数；ｚ（ｚ，ｙ）是亮度比较函数，ｃ（ｚ，ｙ）是对比度比较函数，Ｓ（ｚ，Ｙ）是结构比较函数，３个函数相对独立，满足对称性、边界性和最大值唯一性［２４｜．１（ｘ，ｙ）＝考粤ｔｚ兰，Ｃ１＝（Ｋ１Ｌ）２（４）ｐｚ十Ｙ十Ｌ／１ｃ（ｚ，ｙ）＝ｉ戮，ｃ２＝（Ｋ：Ｌ）２（５）丸川＝吾赠（６）其中，盯删＝丙与∑（ｚ。
安防监控系统中的视频质量评估方法
安防监控系统中的视频质量评估方法视频质量评估在安防监控系统中起着重要的作用。
在安防监控系统中，视频质量评估帮助用户了解视频监控系统的性能，并确保监控系统的视频质量符合预期。
本文将介绍安防监控系统中的视频质量评估方法，包括主观评估和客观评估两种方法，并探讨其优势和应用场景。
一、主观评估方法主观评估方法主要侧重于人的主观感受，通过观看视频并进行评估来判断视频质量。
以下是一些常用的主观评估方法：1. 主观比较评估方法主观比较评估方法要求参与者观看一组具有不同质量的视频，并对它们进行排序或打分。
这种方法可以较为直观地评估视频的质量差异，但需要大量参与者和时间。
2. 主观质量评分方法主观质量评分方法要求参与者对单个视频进行评分，通常是在一个预定义的质量刻度上进行评分，从而量化和比较视频的质量。
这种方法相对简单快捷，常用于对多个视频进行评估和比较。
主观评估方法的优势在于能够获得用户的直观感受，但其缺点是受主观因素影响较大，结果的一致性和可重复性相对较低。
因此，主观评估方法通常需要结合客观评估方法来提高评估的准确性和可靠性。
二、客观评估方法客观评估方法主要依靠计算机算法和工具来对视频质量进行评估，通常根据视频的特征和指标进行分析和计算。
以下是一些常用的客观评估方法：1. 参考源比对法参考源比对法将被评估视频与原始无失真视频进行比较，根据两者之间的差异来评估视频的质量。
常用的比对方法包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等。
这种方法依赖于原始无失真视频，能够提供相对准确的评估结果。
2. 结构化评估方法结构化评估方法基于视频的结构特征来评估视频质量，常用的指标包括清晰度、对比度、颜色保真度等。
这些指标可以通过计算图像的梯度、直方图等来进行分析，从而评估视频的质量。
客观评估方法的优势在于能够提供量化和可重复的评估结果，不受主观因素的影响。
然而，客观评估方法有时可能无法完全反映用户的主观感受，因为视频质量的评估是一个复杂的问题，受到多个因素的影响。
广播电视传输技术的视频质量评估与提升
广播电视传输技术的视频质量评估与提升随着科技的不断进步，广播电视传输技术也在不断提升，给观众带来更高质量的视听体验。
然而，在广播电视传输过程中，视频质量往往会受到多种因素的影响，如信号强度、压缩算法、传输带宽等。
本文将重点探讨广播电视传输技术的视频质量评估与提升方法。
一、视频质量评估方法1. 客观评估方法客观评估方法是通过利用计算机算法和数学模型来分析视频质量的一种方法。
其中最常用的客观评估方法是使用PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）指标进行评估。
PSNR可以通过计算原始视频与压缩后视频之间的峰值信噪比来评估视频质量的损失程度。
除了PSNR，还有SSIM（Structural Similarity Index）和VMAF（Video Multi-method Assessment Fusion）等客观评估方法。
2. 主观评估方法主观评估方法是通过人工参与来评估视频质量的一种方法，通常使用双向评估法或多样本比较法。
双向评估法是让观众对两个视频进行比较，选择更好的一个。
多样本比较法是将多个视频进行比较，评估它们之间的质量差异。
主观评估方法可以更好地反映观众的实际观感，但需要大量的人力和时间成本。
二、视频质量提升方法1. 提高传输带宽提高传输带宽是提升视频质量的关键因素之一。
传输带宽越大，视频的码率就能越高，从而提供更清晰、更细腻的画面。
为了提高传输带宽，可以采用光纤传输技术或无线宽带网络技术。
此外，智能流媒体传输协议（如HLS、DASH）的应用也可以根据观众的网络环境自动调整视频的码率，以适应不同的网络条件。
2. 优化编码算法编码算法在视频传输中起到了至关重要的作用。
一种优秀的编码算法可以在保证视频质量的前提下，实现更高的压缩比例。
常用的视频编码算法有H.264、H.265等。
通过不断改进编码算法，可以减小视频文件的大小，提高传输效率，同时保持较好的视频质量。
此外，还可以结合画面预处理技术、运动估计技术等来进一步优化编码算法。
视频质量评估算法研究
视频质量评估算法研究随着互联网技术的不断发展，视频成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在这个时代，视频资源已经成为了人们获取信息、娱乐和学习等方面的重要渠道之一。
然而，由于不同视频平台对于视频质量的要求不同，如何对视频质量进行评估，成为了一个亟待解决的问题。
因此，视频质量评估算法的研究也逐渐受到了广泛的关注和重视。
一、视频质量评估的背景与意义视频质量评估是指对视频的各种质量问题进行定量或定性评估的过程。
在视频传输和检测过程中，视频的质量可能会受到多种因素的影响，例如视频压缩、网络带宽、解码器和播放设备等。
因此，需要针对不同的需求和网络条件下，设计出一种适合的视频质量评估算法，提供更好的用户体验和视频传输效果。
对于视频网站而言，视频质量评估可以提高网站的用户体验和网站形象，增加用户粘性和忠诚度，从而提高用户的满意度和品牌口碑。
而对于视频广告商而言，视频质量评估可以帮助其了解视频广告效果及用户反馈，做出更明智的广告投放决策。
因此，视频质量评估算法的研究意义重大。
二、视频质量评估算法的分类根据评估方法的不同，视频质量评估算法可以分为主观评价和客观评价两种。
主观评价是通过人类的感觉和经验来对视频质量进行评估。
常见的主观评价方式有两种：一是针对特定用户群体进行调查问卷或访谈，让用户对视频进行评价；二是通过专家评估，由行业内的专家对视频进行评价，得出质量评分或质量级别。
主观评价的结果具有较高可靠性，但需要耗费大量人力和物力，并且易受个人主观因素和环境因素的影响，缺乏实用性。
客观评价是通过计算机视觉、语音和数据处理来评估视频的质量。
客观评价的结果可以直接反映在数值上，具有更高的准确性和实用性。
客观评价算法根据采用的技术和方法，可以分为以下几类：1. 基于失真模型的评价算法该算法是根据失真模型，对视频编码过程中产生的失真进行度量。
主流的基于失真模型的评价算法有块失真度量算法、运动估计误差算法和混合度量算法等。
此类算法适合对编码器的压缩性能进行评估，可以通过实验数据进行模型训练和优化。
视频质量评估方法及规范
提供多元化的业务。伴随３ Ｇ业务的深入，绘声绘色、
图文并茂 的移动音视频业务无疑将成 为 ３ Ｇ业务模式 中 核心的业务。在视频业务应用范围扩展 的同时 ，人们也 对 该业务 的质量 提 出了更高 的要 求。Ｉ — ＴＵ Ｔ认为从 网 络和终端 的端到端传送性能 的角度 ，研究性能 ，业务 的 质量 （ ｏ ）和体验质量 （ｏ ） ＱＳ Ｑ Ｅ 非常重要 ，专 门成立 了
量； 监控是系统运营 时评估系统感知业务质量 。按照不 同的评估模 型输入信息区分 ，客观评估方法可分为以
下 ５类。
２ ２ １媒体层模型 （ｅａｌ ｅ ｍｄ） ．． ｍｄ ｙ ｏ １ ｉ ａ ｒ ｅ
和 载 息） ＿ 模 ｒ － 量 负 信 ｌ ’ 型 Ｉ １质 分 １ Ｉ Ｉ —＿
无参考 （ Ｒ 、部分参考 （ Ｒ Ｎ ） Ｒ ）模型之分，其应用范
围也有些稍微的不同，如 图 １ 所示。Ｆ Ｒ主要用于实验 室质量评估 ，ＮＲ、Ｒ Ｒ主要 用于系 统终端或 中间点质 量 监控 。
２ ２２数据分组层模型 （ ｃｅ ｌｅ ｍｄ ） ．． ｐ ｋｔａ Ｐ ｏ ｓ ａ ｙ ｅ
２ １主观评估 ． 主观评估，即是直接利用人对视频的主观感受给出
・
２１年 第４ ・ ０１ 期
４ １
视频质量度量。主观评估通常具有一些不足之处 ，如 耗 时长、成本高 、个体差异性、无法进行实时监测 、无 法 定位质量问题等 。虽然主观评估存在诸多缺点，但在 视频业务 的服务中，人是最后 的视频服务接受者 ，主观 评价方式无疑是最 中肯的质量评价 ，能够直观地反映 出 视频业务质量的好坏 。因此，往往采用主观评价作为客 观评价的基准。 当然 ，主观评估和客观评估是互补 的， 而不是可交换的 ，主观评估适合于研究相 关目的 ，客观 评估适合于设备技术规范和 日常系统性能测量与监控 。 ２２客观评估 ． 客观评估是利用评估模型来 自动计算视频质量。客 观质量评估模型能用于多种 目的 ： 规划 、实验室测试 、
视频质量评价研究综述
视频质量评价研究综述视频质量评价研究综述一、引言随着互联网和移动设备的发展，视频已成为人们生活中重要的内容形式之一。
然而，随着视频应用的普及，视频质量的评价也越来越重要。
针对视频质量评价这一问题，许多研究工作已经展开。
本文对视频质量评价的研究现状进行综述，包括视频质量评价的意义、评价指标和方法、以及未来研究的发展方向等。
二、视频质量评价的意义视频质量评价是指对视频的感知质量进行客观或主观的评估。
人们对视频质量的要求越来越高，如高清晰度、高帧率、低噪声等。
因此，视频质量评价的研究对提升视频传输、存储和处理的效果具有重要意义。
视频质量评价的意义体现在以下几个方面：1. 用户体验提升：用户对视频质量的要求直接关系到其观看体验。
通过对视频质量进行评价，可以找出存在问题的环节，改善用户的观看体验，提升用户满意度。
2. 视频技术优化：通过对视频质量评价的研究，可以指导视频技术的发展和优化，提高视频编码、传输、压缩等方面的技术水平。
3. 视频应用拓展：视频质量评价的研究为视频应用的拓展提供了指导，例如视频监控、视频会议、在线教育等领域能够更好地应用视频技术。
三、视频质量评价的指标和方法视频质量评价的指标是衡量视频质量的标准，而方法是评价指标在实际操作中的应用方式。
在视频质量评价的研究中，常用的指标包括主观评价和客观评价。
1. 主观评价：主观评价是通过实验参与者对视频质量进行打分或排名的方式进行的。
主观评价可以反映人的感知质量，具有较高的可靠性。
常用的主观评价方法有主观评分和主观比较。
2. 客观评价：客观评价是利用计算机算法对视频质量进行评估。
客观评价可以实现自动化，并且能够处理大量的视频数据。
常用的客观评价指标包括PSNR（峰值信噪比）、SSIM （结构相似性）等。
视频质量评价的方法可以综合使用主观评价和客观评价。
主观评价可以提供直观的用户体验信息，而客观评价可以进行大规模的视频质量评估。
四、视频质量评价的研究现状视频质量评价的研究已经取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：1. 视频压缩和传输质量评价：针对视频压缩和传输过程中产生的失真问题，研究者提出了一系列的评价方法，如基于帧间差异的评价方法、基于空间域和频域的评价方法等。
视频质量评价公式
视频编解码中的几个质量评价公式（陈云川ybc2084@ UESTC,CD 2007年5月3日）在视频编解码中，存在着两种不同的图像质量评价方式。
一种方式是采用观察者的主观感觉进行判断；另一种方式是采用客观的图像质量评价方式。
这两种评价方式各有优点，但也有不同的缺陷。
主观质量评价的优点在于考虑了具体的需求，能够与观察者交互，但是其缺点是太具有随意性，很难给出定量的评价；客观质量评价的优点在于能够给出定量的评价，但存在的问题是目前还不能找到一种能够普遍适用的客观质量评价方法。
ITU-R BT.500给出了评价图像质量的主观方法。
至于客观的评价方法，目前还没有一个统一的标准，VQEG（Video Quality Experts Group）最近的一次尝试也未能找到一种普适的客观图像质量评价方法。
在实际中通常使用的几个评价方法是：SSE、MSE、PSNR，分别表示总方差、均方差、峰值信噪比。
下面分别对这三种评价方法采用的计算公式进行说明。
假设有一个编码之前的原始视频帧f(x,y)，大小为(M,N)，M为行数，N为列数。
编码后的数据通过网络传输或者直接存储在某种存储介质上。
在需要的时候，可以从编码后的码流中解码恢复出与原始视频帧近似的视频帧，不妨假设为g(x,y)，大小也为(M,N)。
那么，有下面几个公式：ΣΣ （公式1）211((,)(,))MNxy SSEfxygxy===−ΣΣ （公式2）211((,)(,))**MNxy fxygxySSEMSEMNMN==−==22101021010(21)(21)10*log10*log*10*log(21)10*log*nnn PSNR SSEMSEMNSSEMN−−===−− （公式3）以上就是在视频客观质量评价中常用的三个公式。
对于灰度图像，直接采用上述公式计算即可。
但是对于多个分量的彩色视频图像，则必须对每个分量单独采用上述公式进行计算。
比如，假设有一个采用YUV4:2:0平面格式的视频图像，大小为16x16（单位为像素点），那么Y平面的大小就为16x16，而U平面和V平面则都是8x8大小的平面。
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目前视频质量得评价算法主要有2种,主观评价法与客观评价法。
根据各算法所引用得源素材多少,可把视频质量客观评价分为3类:全参考评价体系、部分参考评价体系、无参考评价体系。
全参考评价体系:要求占有完整得源素材信息,就是目前客观评价3大体系中发展较为成熟得部分,其现状代表当前客观评价技术得最高水平。
1、基于全像素失真统计得评价方法:以统计理论为基础,逐帧、逐像素比较参考源与测试源得数据差异。
通过获得原数据与待测数据间得总体误码累计,体现像素噪声层面上得绝对误码率,从而反映视频质量。
该类评价方法能敏感捕获两端视频在像素层面上得细微失真,具有很高得敏感性。
此为,其数学方法简单,物理含义清晰,就是目前应用最广泛得评价方法。
但它们都就是从整体上反映原始图像与恢复图像像素层面上得差别,其评价机制无法体现出视频图像数据所承载得不同于一般数据得内容信息,常造成评价结果与主观感受相偏离,并不能较好满足客观评价得应用需求。
该类评价方法得主要代表有:PSNR与MSE等。
其中,与,分别为原始与重建图像中对应得像素值,N2为N×N图像得总像素数。
其中MN为图像大小,与分别代表原始图像与失真图像在点(m,n)处得像素值。
图为PSNR模型进行客观评价得程序流程图。
2.基于人眼视觉系统(HVS)得评价方法。
人眼自身得“生理特点”与人关注内容得“心理特点”都对绝对误码效果产生不同程度得掩蔽效果,使得图像质量好坏得理解并不仅仅依赖绝对误码损耗。
当前,基于HVS得评价方法主要可划分成以下2类主流算法模型:“基于视觉感知得算法模型”与“基于视觉兴趣加权得算法模型”。
2、1 基于视觉感知得算法模型。
人眼“生理特性”主要有:视觉非线性(Weber定律)、视觉灵敏度差异、视觉多通道与掩盖效应等。
利用这些特性,通过模拟视觉感知,将绝对差值映射成能被人眼觉察得JND(Just noticeable difference)单位。
如差错高于视觉得敏感门限,则表示所产生得绝对误码可被察觉;否则差错不足以引起人眼感知,可忽略不计。
当前得视觉感知算法则需综合多方面视觉感知能力,如根据所研究视频图像得特点(静止或运动、黑白或彩色等)模拟人眼对(空、时、色域等得)各种失真总体上得差错感知能力。
Teo等针对视觉掩蔽现象得神经系统响应进行增益控制模拟,仿生HVS得视觉感知机制,其结构如图A所示。
在输入端,被提取得源图像与参考图像得亮度分量经过后续时域滤波器处理,模拟人眼对连续序列得响应。
研究表明HVS得时域响应机制既有瞬态(带通)得,也有稳态(低通)得。
总而言之,基于HVS视觉感知得算法模型因综合模拟了人眼得各项特性,具有较好得评价结果,但其算法实现相对复杂,运算量较大而难以实际应用。
此外,目前对HVS机制得认知有限,算法模型不能对所有场景都具有较好得主观相似性"仍需继续深入研究。
2、2 基于视觉兴趣加权得算法模型。
目前,人眼感兴趣区域(Region of Interest,ROI)判别思路主要有:域变换(小波或DCT)及边缘滤波两种思路。
域变换(小波或DCT)后所得得子带与HVS兴趣特性非常近似,可根据特点对较重要得域失真给以大得加权系数体现;边缘滤波(如Sobel等)可有效提取人眼较敏感得区域信息,通过合理选择滤波得阈值门限,亦可达到兴趣区得有效划分。
权值大小选择则需根据实测修正,不断总结并选择合适得经验权。
总体上瞧,基于ROI加权得算法模型在如何合理划分兴趣域及如何调整权值等得关键技术上还有待进一步研究。
2、3 基于图像理解与模糊处理得评价方法。
应用图像理解技术,先对视频图像进行分层或分割预处理;其后提取待测序列中相关得客观特征参数,并根据模糊处理理论选择事先存放于场景库中合适得特征参数比对归类;最后,用场景中得先验加权值修正待测序列得拟与系数,推导评价分。
其主要代表模型有两类:分层模型与分割模型。
分层算法模型主要如Hamada等提出得三层噪声分层算法,该算法模型认为人对图像理解不就是一次性瞧清,而只就是瞧到其中注视点附近得一个点域,并依赖这个点附近一些混在纹理结构中噪声得程度与特点,来识别这个点域得纹理结构与质量,由此,把图像划分成噪声层、纹理层与目标层,针对每个层特点进行加权修正;分割算法模型主要有Pessoa等提出得分割算法模型,它把图像按其表达得内容,分割成平坦区、纹理区、边缘区,为每个区计算一套客观参数,然后把客观参数映射到已得到得主观评价结果得相关场景库中,最后推演出测试序列得分数。
部分参考评价体系:部分参考客观评价体系则不需要完整得源视频,而就是先提取能体现“源视频”性质得“源视频特征”,并把它与“视频数据”一起传输,在接收端再将它们分离,按相同得方法从“宿视频数据”中提取“宿视频特征”,并与接收到得“源视频特征”比对,找出差异。
获得视频传输得劣化质量,其参考结构框图见图部分参考评价体系除了传输视频文件本身得信息外,还需通过“RR特征信道链路”,传输“源视频特征。
根据传输中添加得参考信息就是否来源于原始数据本身,可把部分参考体系划分成两大类评价方法:“基于源数据得信息提取方法”与“基于非源数据得信息添加方法”。
1、基于原数据得信息提取方法。
该方法主要通过提取视频源本身得特征信息作为质量评价依据。
特征提取方法主要包含了2种类型:非期望特征提取算法与期望特征提取算法。
非期望特征主要指反映视频损伤程度得特征,常用方块效应、图像模糊、色度失真、边缘忙乱、图像拖尾、蚊虫效应、图像停顿与图像抖动等表示。
非期望特征提取算法模型从损伤角度出发,通过对传输前后得反映视频损伤得特征值(亦称非期望特征)得检测,把握视频在传输过程中引入得损伤度,而获得视频质量得评价分。
期望特征主要指反映视频固有特性得特征,主要分为:频域、空域、时域、色域与结构等特征。
期望特征提取算法模型从视频组成得固有特征角度人手,通过传输前后这些固有特征得差别,区分其视频质量。
目前主要通过亮度、对比度、结构失真3个独立特征信息,综合反映质量。
此外,还有一些为某类应用场合设计得专用特征信息,如DCT域特征提取,小波域特征提取,针对块状效应与边缘模糊得特征提取等。
基于特征提取得评价法原始视频在进入编码器与传输通道前进行特征提取,将能够反映视频质量得特征参数提取出来,通过补充信道发送到接收端。
在接收端,解码器输出得视频信号也进行同样得特征提取,得到接收端得视频质量特征参数。
将两份特征数据进行比较运算,可得到接收端得视频质量。
特征提取过程以HVS为基础,抽取对主观视频影响最大得空间信息特征(SI)、时间信息特征(TI)作为视频质量特征参数。
SI特征代表了图像边缘或空间梯度得活动性。
利用SI特征可对数字视频信号中得诸如模糊、块效应、边缘忙乱等损伤进行检测与定量描述。
1'I特征代表了连续帧之问得差别变化或时间梯度得活动性。
利用TI特征可对数字视频信号中诸如抖动、量化噪声、错误像块等损伤进行检测与定量描述。
基于特征提取得评价方法在测量时不需要提供完整得视频源,由于提取特征数据量少,占用带宽不大,因此可将其与经过编码得图像一起传送,或者用一个窄带得补充信道传输,可实现在线服务情况下得质量测量。
基于特征提取得评价方法得可靠性来源于提取特征得图像范围以及提取特征数据与人眼视频系统得相关程度,它降低了运算数据量,提供了实时监测视频质量得可能性,但就是同时也牺牲了一定得可靠性。
2 基于非原数据得信息添加方法(基于数字水印得部分参考视频质量评估)。
在发送端(或编码端)添加非原始图像数据得额外信息,在接收端则通过分析这些信息得损耗程度,侧面反映视频图像质量。
在发送端(或编码端)添加非原始图像数据得额外信息,在接收端则通过分析这些信息得损耗程度,侧面反映视频图像质量。
根据添加信息得特点,可分成无意义信息添加与有意义信息添加2类算法模型。
①无意义信息添加算法主要通过伪随机数等数据作为添加物,并不反映具体内容与意义。
如把随机序列作为标志序列添加于图像上,在接收端通过检测标志物得误码率,从侧面估计视频传输质量。
②有意义信息添加算法主要通过数字水印技术,将含有具体内容得水印图案添加到视频序列中,通过检测水印图案得劣化程度,了解信道对视频数据得损伤情况数字水印就是利用多媒体数据(如音频、图像、视频)中存在得冗余度与人得视觉特性,在多媒体数据中添加某些标记信息,以达到版权保护目得得一种技术。
从视频处理得角度上讲,嵌入水印可以视为在强背景(原始图像)下叠加一个弱信号(水印)。
由于人类视觉系统得分辨率有限,只要叠加信号产生得失真幅度低于视觉系统得对比度门限,人就无法感觉到水印得存在,从而实现了信息隐藏。
基于数字水印视频质量评估得算法川一般包括水印嵌入、水印媒体传输、水印提取与质量评估4个过程,原理框图如图三所示。
原始媒体嵌入水印后在传输过程中最容易失真,可能发生数据丢失或叠加了噪声,接受端从有损得媒体中提取出水印信号,与参考水印比较,就可得到媒体传输质量得评价。
可以瞧出,原数据信息添加方法能根据具体得内容进行特征提取,特征信息与数据内容具有较好得对应性与时效性,但其特征信息随视频数据内容改变而不同,较难用统一得拟合调整策略将特征差异映射为评价等级分;而非原数据得信息添加方法克服了原数据提取特征信息易变得问题,可事先对已知得添加内容进行研究,通过实现得训练策略,建立损耗程度与主观评分间得映射关系,因此,可把基于视频内容得各异特征参量归一化成事先已知得特征参量形式(如某类水印图案等),能很好地利用已建映射关系准确了解添加图像得劣化程度,从而把握视频/图像得传输质量,但设计稳健、通用、不易造成附加噪声得添加信息就是该方法得主要难点。
3 基于结构相似性得质量评价方法Z.Wang等提出得结构相似质量度量法(SSIM),通过亮度、对比度、结构失真3个独立特征信息综合反映视频质量,其基本框图见图所示假设原始图像为X,评价图像为Y。
首先,分别提取原始与评价图像得亮度变化信息,后提取图像得对比度变化信息,再提取图像得结构变化信息,对以上提取得三种变化进行相似性比较,最后对其比较结果进行综合,得到一种相似性度量指标,以此作为图像质量好坏得评价尺度。
SSIM法得依据就是HVS高度适合于提驭视觉场景中得结构信息,使测量结构信息得改变与感知图像质量得变化非常接近,该方法与主观评价结果得～致性好。
但不一定完全与主观评价一致,也有可能存在两个信号对同一个原始信号具有相同得结构相似值,而这两个信号得主观质量仍有差别。
不同分辨力得图像质量评价算法对于2个不同分辨力得视频图像进行质量测量时。
一般可以采用2种方法:1)直接对2种视频序列进行特征提取.然后通过对特征参数得统计分析来测量视频图像质量;2)先将2种视频序列调整成相同得分辨力,然后再进行质量评价。