高清图像测试原理

– DMOS = 100 – 20 x MOS
– 例如: 3.58 MOS = 28.4 DMOS
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结语 – 使用什么方法
方法 优点 缺点 何时使用
PSNR
速度快 成本低 应用广泛
与人眼测试的相关性不 强
压缩编解码器的查错与 调试
高质量视频测试
PQR
在视频质量较高的情 况下，与人眼测试有较
在一般情况下，参加测试的观察者为12人，您能发现这里的问题吗?
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PQA300 方法
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PQR
图像质量计分 (PQR)
– 计分值从 0 至无穷大*
– 0 = 理想质量 (不能察觉与参考图像间 的差异) 1 =几乎不能察觉损伤 3 - 4 =可以看出损伤，但不明显（类似 于复合视频） 5 = 类似于 10 Mb/s SD MPEG-2 7 - 8 = 类似于 4 Mb/s SD MPEG-2 10 = 可明显观察到的损伤 (类似于 2 Mb/s SD MPEG-2) >10 = 与人眼测试的相关性很弱
各种不同的环境光
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不同的观看者
受过训练的观看者与未受过训练的观 看者 个体与群体
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关注模式
参考图像
提示图像
采用关注模式是针对人们对图像中某些区域的较多注意而产生 较亮的区域表示应给予特别的关注
– 例如在提示图像中我们应关注慢跑者；至于另外两人则不必过分重视
关注模式可与其它测量方法一起使用，它提供了PSNR或预测DMOS的 加权 可用来优化运动节目的算法
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哪些因素会引起我们的关注
运动 颜色 压缩失真
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人类视觉标准
ITU T J.144 -全参考图像下数字有线电视客观感知视频质量的测量技术 ITU-R BT.500 -电视图像质量的主观评价方法
空间统计
– 用来说明人眼对某一目标的空间区 域进行统计求和的能力.
50%
3%
当亮度减半时，则需要加倍的目标空 间范围才能达到门限. 当亮度加倍时，则目标的刺激区域可 以减半仍能够到达门限.
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人类视觉模型–各种不同的观看条件
手机
CRT LCD 计算机 CRT
DLP
家庭影剧院
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人类视觉模型–各种不同的分辨率
几种不同的视频格式和帧频 不同分辨率之间的转换
1920x1080
1280x720
CIF 352x288
720x576
720x486
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人类视觉模型 – 损伤的类型
杂波
块效应
模糊
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– – – – – 0 = 理想质量 (与参考图像几乎无差异) 0 - 20 = 好 20 - 40 = 中间值 40 - 100 = 差 100+ = 非常差 (如同质量最差的参考视频片断一样甚至更差)
– 测试结果仅在与质量最差的参考视频的内容比较时才有意义 – PQA500 测量中的每一 DMOS 均有预先配置的最差质量参考视频，但您 也可以自己导入
人的视觉系统对变化速率的响应是有 限度的. 如果目标间断刺激的变化速率低于某 一数值，则人的视觉感知是分离的目 标.
– 如果变化速率较慢，则目标被感知 为停留状态，但亮度在变化，产生 一种闪烁的感觉. – 如果变化速率高于某一临界速率， 则闪烁的感觉会消失.
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提示模式
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小结
现在我们有许多人是这样评估视频质量的
– 直接凭人眼观察
以前的方法
– MOS 和 JND
PQA300 方法
– PQR 和 PSNR
新的方法
– DMOS
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以前评估视频质量的方法
人类评估视频质量的两种常用方法:
– 平均主观评分 (MOS)
– 各种显示技术的比较
观察者个体和群体的观看响应
– 一般观察者、专家和观众的观看体验
– 我们在新闻、电影和体育比赛中能够看到什么 图像质量的客观测量 结束语
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解剖人眼的结构
视网膜
– 对青绿色光灵敏 – 在昏暗的环境中感受光刺激而引起 视觉 .
视圆锥细胞
– 3 种视圆锥细胞 – 这三种视圆锥细胞分别对不同的波 长－－长波长（红光）、中间波长 （绿光）和短波长（兰光）较为敏 感.
http://webvision.med.utah.edu/index.html
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解剖人眼的结构
色视觉的形成：三类视锥细胞具有不 同的光谱吸收特性. 它们是三类不同的视锥细胞，但却具 有叠加混合的光谱灵敏特性.
http://webvision.med.utah.edu/index.html
压缩图像质量测量方案
JND, PQR 和 DMOS
泰克科技（中国）有限公司 2008年5月
内容简介
最终的光接收器件 – 人眼
– – – – 解剖人眼受体 视觉 视觉灵敏度 = 分辨率 关注模式（Attention Model）
– 时域统计 – 空间域统计
观看环境的影响
– 环境光 – 规定观看距离
显示技术对我们观看效果的影响
JND 测试举例
赞成 A 50% 75% 87.5% 93.75% 96.875% 98.437% 99.219% 99.609% ... 赞成 B 50% 25% 12.5% 6.25% 3.125% 1.563% 0.781% 0.391% ... 最少观察者数 2 4 8 16 32 64 128 256 ... JND 评分 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
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视觉
如果没有色度的差异则表现为白、灰 或黑 人的视觉皮层决定了我们能够感知多 少种颜色.
– 在右图的情况下，我们能够观察到 数百万种不同的颜色
照度应当明亮，颜色刺激范围应大. 大脑通过对有色边界和无色边界的比 较来发现目标.
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视觉灵敏度= 分辨率
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PSNR 举例
PSNR (dB) = 20*log10(255/(134 - 139)) = -34.15 dB
Y = 134 参考图像
Y = 139 已损伤的图像
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DMOS
差值平均主观评分 (DMOS)
– 类似于 MOS ，但按 0-100 分值规一化，评分相反 (低分为佳, 高分为差) – 评分在 0 – 100间 (相对于质量最差的视频片断)
– 刚可辨差异 (JND)
– – – – 仅向观察者询问“哪一个看起来更好些？” 1 JND = 有 1/2 的能够发现差异 无需参考视频 有比较才会有结果，但并非总是有意义的结果
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平均主观评分 (MOS) 方法
步骤 1 -给参加测试的观察者放映质量最佳的参考视频片断
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JND 测试举例
哪个视频片断的质量 更好些?
A
B 这就是您最终的 JND 评分
A A B A
A A A A
A B A B 6x A = 1 JND
不能确定两个 视频片断间的 差异，仅仅是 猜测
能够确定两个视 频片断间的差异 ，并能指出较好 的片断
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最大分辨率为每度 60 个周期 环境光
– 在辨别光照时，背景光的强度对视 觉灵敏度有很大的影响. – 为了发现一个小亮点，主要决定于 光量而不是曝光时间的长短. – 为了找出一条线，视觉灵敏度与曝 光时间成比例.
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提示模式
时域统计
– 用来说明为使人们四周的目标稳定 地出现或平稳地运动，人的视觉皮 层中应收集多少来自视网膜的信息.
步骤4 -对每一测试视频片断均计分，而后对所有参加测试的观察者的 评分取平均值，最后得出最终的MOS评分
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MOS 测试举例
这个视频质量怎么样 ?
以下是您最终的MOS 评分
3 4 4 3
4 3 4 4
4 3 4 3
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5 x 3’s + 7 x 4’s
观看 模式
感知 差异
客观 图形
提要 节点
观看模式
– 观看距离 – 环境亮度 – 空间定位
感知差异
– 典型情况，专家，用户
客观图形
– 提示模式 - 运动，中心，人物前景，对比，彩色，形状，大小
提要节点
– 测量结果.
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应用
编解码器设计者，视频产品制造商 – 算法查错，视频处理 – 调查研究，改善性能 – 为特定应用／内容而优化算法 广播公司的研究开发部门 – 系统／部件评测 – 评测整体系统性能 – 为每一内容类型或每项应用确定系统参数 – 监视系统状态 内容提供商 – 调查研究，改善性能 – 评估编辑素材的图像质量 – 向客户提供最终内容质量的证明
– –
– – –
–
1 PQR = 1 JND
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PSNR
峰值信杂比 (PSNR)
– – – – 图像间的绝对差值 非主观值 与人眼测试的相关性很弱 以 LSB’s 或 dB 为单位
PSNR (dB) = 20*log10(信号峰值/差值)
– 信号峰值 = 255 (有时为 239) – ERROR = [参考像素值] - [损伤像素值]
0 PQR = 0 DMOS = 大约为 -80 dB PSNR
– 除此以外, 在各种不同的测量单位之间，没有直接的比较
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PQA500 图像质量分析
迅速的、准确的、可重复的、客 观的图像质量测量 基于人类视觉系统模型的图像质 量测量.
– DMOS 和 PQR
不同分辨率和不同帧频之间的图 像质量比较
– 通常是原始的未经损伤的视频片断
步骤2 -给参加测试的观察者放映质量最差的参考视频片断
– 这通常是损伤最严重的的参考视频片断，而后您要求观察者对它评分
步骤3 -给参加测试的观察者放映大量的视频片断，并要求他们评分 （评分级别为1至5）
– – – 这些视频片断是常见的，但并非总是这样。相同的内容有最好的，也有最差 的，并且有不同程度的损伤 MOS 1分 =和质量最差的参考视频片断一样 MOS 5 分=和质量最好的参考视频片断一样
12
= 3.58
刚可辨差异 (JND) 方法
步骤1 - 给参考测试的观察者放映两个视频片断
– – 一个是原始的未经损伤的视频片断 另一个是已损伤的视频片断
步骤2 – 询问观察者，哪个视频片断的质量要好些 步骤3 - 计算出参加测试的观察者的百分数，这实际上就知道了这两个 视频片断之间的差异情况
– – – 如果没有一个人能够发现二者之间的差异，那么测试的结果是 50% / 50% ， 这表示为 0 JND 如果有1/2的观察者能够肯定地告诉哪个视频片断更好，而另有1/2的观察者不 能确定，那么测试的结果是 75% / 25% ，这表示为 1 JND 继续进行，每有一部分人（不？）能够分辨视频片断间的差异，则增加一个 JND值
– HD, SD, CIF
关注／失真（Attention/Artifact） 加权测量 时间域和空间域的自动校准
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模拟系统框图
显示 模式
显示模式
– 显示类型： CRT, LCD, DLP – 监视器类型： 广播级，消费级，计算机，自定义
强的相关性
当视频质量差时，与
人眼测试相关性不强
可与其它的JND测量结 果或与以前的PQA300 测量结果相比较 任意视频质量
DMOS
在任意视频质量情况 下，与人眼测试相关性
强 配置方便
测量结果决定于质量最 差的参考视频或使用由 同一厂家提供的测量
与其它MOS测量比较 要求进行与已知最差视 频的相对测量
– – – 询问观察者 “这个图像质量怎么样?” 一些个体观察者评分的平均值 分数1 – 5
– – – – – 1 = 很讨厌 (如同参考视频质量的最差情况) 2 = 讨厌 3 = 有些讨厌 4 = 觉察出缺陷 5 = 觉察不出缺陷 (如同参考视频质量的最佳情况)
–
评分结果仅在与质量最差的参考视频的内容比较时才有意义
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结语 – 不同测量方法之间的比较
PSNR
– 相对其它PSNR (dB) 评分，是较常用的测量方法
PQR
– 相对其它 PQR 或 JND 评分，是较常用的测量方法 – 如果PQR的测量值较高，则意义不太大
DMOS
– 在使用同一质量最差的参考视频片断或同一厂家提供的测量(例如 “006 HD Broadcast DMOS”)时，是唯一可与其它DMOS 或 MOS 评分相比较的测 量方法，适用于Hale Waihona Puke Baidu有的测量结果