图像主观质量评价 评分_图像质量分析工具哪家强？

　　上篇文章中提到了日本总务省按照ITU国际电信联盟标准做了一个真人评测4K/8K的实验，真的是有点费时费力，那么有什么设备或软件能够替代人力来做这些工作吗？答案当然是有的啦。其中不得不提到Tektronix的PQA软件，从标清时代开始就被当作广电行业的标准测试设备。我们来看下它对行业背景的描述和自己的定义，以下内容摘录自PQA彩页：

　　PQASW 是一种图像质量分析软件， 它采用了基于人类视觉系统的概念， 提供了一整套可重复的、并与主观人眼视觉评估十分接近的客观图像质量测量。

　　所有电视系统的真正衡量标准是观众满意。我们可以通过测静态测试信号的失真的方法，间接地表征模拟视频和全带宽数字视频的图像质量特性，但表征压缩电视系统的图像特性则要困难得多。压缩系统中的图像质量是随着数据率、图像的复杂度以及所采用的编码算法等的变化而动态地改变。鉴于静态测试信号的性质，它不能提供压缩视频系统中图像质量的真实特性。在传统上，人眼观察测试是按ITU-R Rec 所描述的方法进行的。在一个严格控环境中播放含有自然内容和自然运动的测试场景，观察者根据自己对图像质量的感受给出一个差值平均主观计分或 DMOS(差值平均主观计分)。使用这种方法的扩展测试经整理后，可以产生一致的主观评分。不过，这种评估压缩视频系统的方法效率低，进行这样的测试往往需要几个星期甚至几个月的时间。这种测试方法费用可能非常高，而且得到的结果不可重复。因此，利用人眼观察的主观的 DMOS 测试对于CODEC 设计并不实用，对于运行中的质量评估而言，效率也非常低。PQA 提供了一种快速、实用、可重复的客观测量，以代替图像质量的主观 DMOS 评估。

　　严谨的柯研君找了PQA算法的出处是ITU-T J.144附录2：基于 JND(Just Noticeable Distortion)全参考模型， 客观评估视频质量方法(由Tekrronix和 Sarnoff 公司提出)

　　那么这个J.144到底是个什么标准呢？ITU-T J.144 建议书提供了多种可选择的全参考质量评价方法，可以应用于自动评估视频质量的测量设备。本建议书定义了具有的客观计算模型被证明优于峰值信噪比(PSNR)。该修订后的建议书包括四种评估感知的客观方法用于规范部分情况下的视频质量：

1. BTFR(BT Full-Reference)全参考视频质量评估模型(由英国电信公司提出)
2. EPSNR(Edge PSNR)基于边缘信息的视频质量评估模型(由延世大学、 SK 电信、广播研究实验室提出)
3. IES(Image Evaluation based on Segmentation) 基于分割的图像评估算法模型(由美国电信研究发展中心 CPqD 提出)
4. VQM(Video Quality Metric)视频质量度量方法模型(由美国国家电信和信息管理局 NTIA 提出)

　　由于当时技术的原因，这四种算法没有办法转化为成熟的产品，所以才催生了两个可以商用的附录标准，附录2是Tektronix，其中附录1是日本电信运行商KDDI研究院提出的视频质量客观评估方案和表现评价，即三层噪声分层算法(将图像分成噪声层/纹理层/目标层)

   　　这个算法的提出者是时任KDDI研究院院长的Hamada san浜田博士，一位从事了35年视频质量研究的学者，他也因此获得了工程艾美奖。

　　这个算法被中国科学院院士高文团队收录在了最新版的《数字视频编码技术原理》中，摘录如下：由Hamada浜田博士提出的三层噪声分层算法是基于图像理解的分层模型评价方法，认为人对图像理解不是一次性看清，而是只看到其中注视点附近的一个点域，并依赖这个点附近一些混在纹理结构中噪声的程度和特点，来识别这个点域的纹理结构和质量，由此，把图像划分成噪声层、纹理层和目标层，针对每层特点进行加权修正。

　　之后Hamada浜田博士成立了K-WILL公司，研发了一系列针对图像质量评价的软硬件产品，其中VP4000就是加入了三层噪声算法的硬件产品，能够实时对HD/4K/8K图像质量进行评价的设备，能够当场给出符合主观评测的DSCQS双刺激连续标度值和客观评价的PSNR峰值信噪比。

因为其便捷性收到了很多日本客户的追捧，特别适用于编码/转码以及制作播出环节的测试：日本NHK技研中心/NTT/NEC/Toshiba 用于4K/8K编解码品质测试，日本NHK放送中心/韩国KBS 用于4K播出PSNR实施监测。

我国国内对于图像质量控制也越来越重视，中国电子技术标准化研究所和以中央广播电视台等单位也进行了采购和应用。

　　图像质量分析一直以来都是视频行业比较关注的点，行业内也有其它指标如VMAF和SSIM等指标来评价，大家都在寻找一个码流和图像质量的平衡点。当然柯研君在这里墙裂推荐下VP4000，修改任何一个编码参数都能被反馈在最终结果中。下一篇文章我会分享下VP4000的研发过程以及与真人评测关联准确度如何达到90%以上。需要了解更多信息或者索取相关行业标准的请联系[email protected],柯研君会第一时间联系您哦！

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