视频质量评价

 

本文的主要内容主要是整理来自博客:http://blog.csdn.net/leixiaohua1020,感谢作者给出的诸多详细有用的分享。

 

开源视频质量评价工具: IQA

Image Quality Assessment (IQA)是一个快速,精确,可靠的测量视频/图像质量的基于C的库。它实现了很多流行的算法比如 MS-SSIM, SIMM, MSE 和 PSNR。

项目官方页面:http://tdistler.com/iqa/

 

视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI

做视频评价试验的时候,需要根据一定的条件选择有代表性的视频序列。ITU-R BT.1788建议使用时间信息(TI,Temporal perceptual Information,也可以称时间复杂度)和空间信息(SI,Spatial perceptual Information,也可以称空间复杂度)来衡量视频的特性。

TI,SI概念出处《ITU-R BT.1788 建议书》:http://download.csdn.net/detail/leixiaohua1020/6423425

TI和SI的概念

SI表征一帧图像的空间细节量。空间上越复杂的场景,SI值越高。

TI表征视频序列的时间变化量。运动程度较高的序列通常会有更高的TI值。

SI计算方法:对第n帧视频进行Sobel滤波,然后对滤波后图像计算标准差。选这些帧中的最大值为SI。

TI计算方法:求n与n-1帧图像的帧差,然后对帧差图像计算标准差。选这些帧中的最大值为TI。

以下截图分别显示Sobel滤波和帧差结果:

原始图像

Sobel滤波后结果(反映空间信息,即空间上的复杂度):

帧差的结果(反映时间信息,即时间上的复杂度):

 

SI较高的地方,视频帧画面的空间细节比较多(空间复杂度高)。TI较高的地方,视频帧内容运动比较剧烈(时间复杂度高)。

具体代码可在:https://github.com/xkfz007/mediadev

 

全参考视频质量评价方法(PSNR,SSIM)以及相关数据库

最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种:

PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受。一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好。

SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受。一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好。

PSNR,SSIM计算有如下工具可选:

MSU Video Quality Measurement Tool:商业软件,图形化界面,易上手,使用有限制。

Evalvid中的psnr.exe:开源软件,命令行界面,使用无限制。推荐,适合批处理。

 

偶然发现了一个很好的网站。里面包含了大量主观评价算法的数据,导入到Matlab中就可以使用。

http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm

注:MOS(Mean Opnion Score,平均意见分)是主观评价实验之后,得到的主观分数,取值0-100,值越大,代表主观感受越好。

以下实验数据来自Live数据库:http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/

PSNR主观感受与客观分数之间的关系:

SSIM主观感受与客观分数之间的关系:

拟合结果:MOS = -24.3816 *( 0.5 - 1./(1 + exp(-0.56962 * (PSNR - 27.49855)))) + 1.9663*PSNR   -2.37071;

拟合结果:MOS = 2062.3 * (1/(1 + EXP(-11.8 * (SSIM - 1.3)))+0.5) + 40.6*SSIM -1035.6

 

posted @ 2015-05-17 16:52  Mr.Rico  阅读(...)  评论(...编辑  收藏