视频测试基础知识--视频算法DMOS和PPSNR--视频参考与无参考测试介绍
来源:互联网 发布:server-u mac不能 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 15:36
视频测试基础知识--视频算法DMOS--视频参考与无参考测试介绍
测试则从传统的静态、单帧像分析,转换为动态测试、图像质量分析。 虽然单帧像分析可提供信号定时、色深、线条同步化,以及更多有用信息,但压缩/解压缩算法与缓冲错误的数字影像也常造成瑕疵,且无法通过单帧像所察觉。 常见错误则包含宏区块、帧像停滞、声频遗失与截断,或像素化
图像质量分析
图像质量分析即测量视频流的整体。 因此汇集了专业技术人员观看视频,并以其专业的主观角度评分,设立了Differential Mean Opinion Scores (DMOS)。
主观测试的质量 在制造过程中,聘请视频质量专家观看各组设备的生产细节,只能让操作人员观看视频并评分。
较好的图像质量分析方式,即必须能重复套用客观的测量方式,以测量音频与视频的质量。 目前有多种算法,均与专业操作人员的主观评分相关。常见的两种测量之一为峰值信噪比 (PPSNR),它是以均方差 (MSE)以及德州大学图像与视频工程实验室(LIVE)的Al Bovik教授和其团队,所设定的结构相似性(SSIM)指数为构架。 此项指数已成为最具公信力的视频质量测量指数。 只要套用如PSNR与SSIM算法,即可通过自动化、可重复的测量方法,轻松评定视频质量。
另一种视频质量测试方法是测量视频与音频内容的特定假影。 此时可套用特定瑕疵算法,以找出视频中的特定错
误,如方格或帧像停滞/遗失。 许多生产应用不太需要如PSNR或SSIM的高性能测试。 反之,往往仅需确认没有产生
宏区块、声频切割、视频停滞即可。 通过特定瑕疵的测量,即可迅速决定该款设备是通过还是失败。
参考与无参考测试
针对视频/音频流,进行图像质量分析测量的方法目前有三种。
1. 无参考测试: 不论图像内容如何,此方式可将测量套用至任何系统。 而此测量方式的挑战之处在于,因分析图像内容的不同,测量结果的差异也相当大。
2. 简化参考测试: 简化参考测试则需要“金级”或理想样本设备。在测量了金级样本设备的音频/视频质量之后,其它设备即根据金级样本结果进行测试,以定义该系统是通过还是失败。
3. 完全参考测试:: 完整参考测试也需要金级的样本设备。但不同于简化参考测试(分別测量测试与参考流),完整参考是将2组串流依像素进行分析。它是目前功能最为强大的测试,但针对参考串流的分析,其处理/存储/检索的难度更高。PSNR与SSIM测量均属于完整参考方式。
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