前言
基于噪声的质量指标
还有一种质量评估方法不是通过评估信号的保真度,而是通过评估引入的噪声来评估视频的质量。

噪声质量测量

在噪声质量测量(NQM, noise quality measure)中,劣化图像被建模为线性频率失真和注入加性噪声(additive noise)的原始图像。NQM认为这两种噪声源是独立的,并且解耦为两种质量测量:
  1. 1.
    频率失真导致的失真测量(DM, distortion measure
  2. 2.
    加性噪声导致的噪声质量测量(NQM, noise quality measure
NQM是一种基于对比金字塔(CP, Contrast Pyramid)的测量指标,并会考虑以下因素:
  • 对比灵敏度会随着距离,图像尺寸以及空间频率的变化而变化
  • 局部亮度平均值也会发生变化
  • 空间频率之间的对比度之间会相互作用
  • 对比度会产生掩蔽效应
对于加性噪声,非线性NQM比PSNR、线性质量测量的效果要更好。
计算DM分为三步:
  1. 1.
    找到劣化图像中的频率失真
  2. 2.
    计算该频率失真与单位增益(unity gain)(即无失真)的全通响应的偏差
  3. 3.
    利用HVS的频率响应模型对偏差进行加权,并且在可见频率上对得到的加权偏差进行积分
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