浅析数字电视视频质量测试

徐琨然 王 娟 聂 鹏

近年来，数字电视中AVS+、H.265编码技术的高速发展，极大提升了视频质量，同时降低了运营带宽。现在随着科技的发展,媒体已经进入飞速变革和发展阶段，信息传播正从图文向视频过渡，呈现出大量的视频网站，我们已进入大视频时代。

视频是媒体的核心，视频信息相对于其他信息来说，有着直观、确定、高效等独一无二的优点。因此对视频质量的评价估量就成为了一个关键。在视频采集、视频编码、视频压缩、视频的传输和记录过程中，由于采集系统、编码方法、压缩损失、传输介质和记录设备不完备的情况,再加上各种噪声污染,不可避免地带来不定的视频的失真和质量下降,这给大家的视频体验带来严重的障碍。

1 主观评价和客观评价

当下视频质量评价有主观和客观两种。主观评价力图追求真实的人眼视觉感知，以个人角度对视频进行评价，其中又分为绝对主观评价方法和相对主观评价方法两类。客观评价是靠测试系统依据特定算法，对源视频和测量视频相比，给出基于数字计算的结果，最后评定视频品质的方法，根本目的是仪器代替人眼去观看和评价视频。

主观评价是以人作为观察者，对视频的优劣得出定性评价，为保证视频主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。一般来说，主观评价的观察者要么都会挑选训练有素的“内行”，要么就挑选未受过培训的“外行”。但是测试视频的质量、观看距离、观看亮度、观看位置、显示尺寸、对比度以及测试人员的经验都决定了主观评价的结果，因此评价结果差异大、重复性差、还存在一定的随机性。

客观评价中，系统广泛用1个用于参考的源视频，和1个经过设备或系统的测量视频，用于对比评价。它考虑到了人眼的视觉特性是一个受神经系统调节的模型，建立了特殊的算法策略，把源视频和测量视频中人眼敏感的特性提取出来经过上述算法，在时间域以及空间域中对这两种不同的视频序列进行校准，展开视频质量分析，一般情况下，质量测试的结果会正比于主观评测。

2 几种客观评价指标

对于数字电视信号的特点，TR 101 290标准中将错误分为3种级别错误。前两级会出现黑屏和马赛克等现象，人眼很容易发现，但第三级错误难以用人眼识别，且在数字电视系统中，视频采集、视频编码、视频压缩等设备都是专业级别的，靠人眼对视频品质很难作出细致准确的评价。由于随机性大这个客观原因对主观评价的影响，所以当前评价数字电视视频质量基本是采用客观评价，这样不止消除了个人差异和其余条件对主观评价的影响，还可以极大减少时间和费用的浪费。目前的仪器系统基本上可以客观评测视频的整体质量。这种视频质量测分析系统提供的客观视频质量测服务不仅可以重复，更可以做到与人眼主观视觉评估非常的相近。类似系统不仅可以在高清下变换的质量评估中应用，还能够应用在不同分辨率视频的质量测量中进行。

一般数字电视视频质量客观测试有以下三个常用的算法指标。

2.1 PQR

PQR（视频质量测计分），基于视觉差模型研发，测量校准数据是从和视觉敏感性试验匹配的主观评价中收集而来的，保证测量结果1 PQR=1 JND。（JND，是最小可觉差。）

参考分值：计分值从0至无穷大*。

0=理想质量(不能察觉与源间的差异)

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

2.2 DMOS

DMOS（差异平均主观评分）是在ITU-R BT.500 条件下，参考人眼视觉特性显示源视频和测量视频之间的差异。此算法模拟了人眼发现的源视频和测量视频之间差异。

参考分值：评分在0–100间（相对于质量最差的视频片断）。

0=理想质量（与源几乎无差异）

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）

2.3 PSNR

PSNR即峰值信噪比，PSNR 表示信号幅度峰值与信号中杂波之间的RMS比值，它是源和测量序列之间的均方误差相对于(2^n-1)^2的对数值，是一种客观标准。PSNR仅为最大值信号和背景噪音之间的对比，局限性较大，但是又是最广泛使用的客观量测法。PSNR值无法正比于人眼视觉系统的主观评价已经得到了大量的实验证明，因为人眼的视觉特性是一个多信道模型，人眼的其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化（例如：给一个较长时间的光刺激后，人眼对同样的刺激就降低，但对其它不同频率段的刺激灵敏变却不受影响，频率越低，人眼的分辨能力就越高，人眼对于高亮度的区域所附加的噪声其敏感性较小，人类视觉系统对于平滑区域的敏感性要远高于纹理密集区域）。

参考分值：PSNR值一般在30～40 dB，视频峰值信噪比越高，PSNR值越高。如果源视频和测试视频是相同的，PSNR测量结果等于80分贝。

3 结语

通过视频质量评价，能对视频设备、系统的研发提供方向；通过科学合理的测试，能反馈最高效精准的参考；视频质量评价尽可能验证在不同观看距离、不同观看亮度、不同观看位置、不同显示尺寸、不同对比度下的表现，力求让视频设备、系统在各种情况下都表现优异，极大保障用户体验，满足我们对高质量视频的需要。

目前，客观评价方法应用日趋广泛。但是一种评价算法只是对少数几类失真比较敏感，而对其他类型的失真反应效果并不好。因此在视频质量测试中，尽量采取准确刻画视频状态的，又符合人眼特征的算法尤其重要，此类算法的开发仍旧是此后研发的主要方向。