客观测量及其应用
客观测量在自动化环境中非常有用。例如,自动化比较两个视频编码器的质量。图4-16展示了使用全参考的客观视频质量指标进行编码器比较的流程图。
图4-16.一个典型的全参考的编码器比较方案
对于使用全参考的客观视频质量指标的应用而言,需要考虑如下的几个因素:
  • 原视频和失真视频需要在时间维度上对齐,这样才能在相同的视频帧之间比较质量。
  • 为了避免解码期间的变数,需要使用相同的解码器解码压缩的视频。
  • 为了保证比较的公平性,编码器的参数必须一致或者尽可能的一致。
  • 假定在编码过程不进行预处理。尽管可以在编码器之前使用预处理步骤,但在这种情况下,对于每个编码器而言,必须使用相同的预处理器。
需要注意的是,如上的方案可以利用自动化的优势,并使用大量视频剪辑来比较不同编码器,进而挖掘出各种工作负载复杂度下的不同编码器的优缺点。在不考虑网络或信道错误的情况下,这种利用源信号来比较编码器是相对公平的。在实际应用中(例如,对两个不同的移动设备上的视频拍摄器而言,计算客观质量之前会存储和解码其记录的视频),也应该尽可能在一致的环境(例如,对比过程中使用到的无线网络环境应该具备相似的丢包率或误码率)中进行编码器的质量比较。
客观视频质量测量也被广泛应用于确定视频应用中的丢帧现象。例如,如果逐帧跟踪源视频和失真视频之间的PSNR,则可以检测到失真视频中的帧丢失。在低失真的环境中,产生的压缩视频应该完美地匹配源视频。此时的PSNR应该是25 dB~40 dB之间的数字,该数值取决于引入错误的各种信道的有损特性。然而,在丢帧的情况下,会用错误的帧与源视频帧进行比较,此时将获得非常低的PSNR值,从而来指示存在帧丢失的情况。包含频繁的场景变化的视频会夸大这种丢帧检测的效果。
可以应用相同的概念来检测视频中的突发的低质量帧(帧被损坏或帧存在其他伪影)。网络错误或编码器问题,可能会导致帧损坏。但是,自动化环境中的PSNR或其它客观测量的突然下降,可能意味着此处就是发生帧损坏的位置。
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