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现代电视系统(DTV)的画面质量测量
2007/7/9 17:09:30    泰克电子公司

在视频领域,由观察者的主观检测进行概括的方法是目前检验视频压缩系统发展的主流。随着各种视频压缩方法的不断使用和发展,以及主观检测的复杂性和易变性,我们需要有独立于压缩算法和相关副产物的画面质量评估方法和一种客观的检测仪器。本文解释了所提出的客观检测算法的优点和局限性,说明了实际测量仪器中的客观画面质量评估需要综合传统的视频技术和现代计算机技术。

 

1. 视频检测概念


(1)功能层面

在长达半个世纪的电视广泛使用中我们一直用一种相对简单的模式分析模拟视频系统。模拟视频系统检测通常在一个带有复合PAL信号或NTSC信号的互联中进行。用简单的测量仪器既可以分析运行方面的内容,包括信号电平或彩色平衡,又能够分析作为相同视频波形中同步信号部分的数据格式。这种使用一组检测信号在传输通道中进行信号质量分析的方法已能够胜任评估图象质量的工作。在这里一组信号的概念十分重要,因为不可能仅用一个信号来评估系统并作出专业性的解释,以达到与凭视觉检查图像同样的效果。对于在同轴电缆中信号的设备内部传输而言,我们需要另一种仪器即时域反射仪来确保物理层面的连续性。长距离传输是通过载波上的幅度和频率调制来实现的,然而通道的视频特性的结果仍然由那些在ANSIT1.502中规定的模拟测量来决定的。

随着近15年中数字电视的出现,我们需要更复杂的系统和一套功能层面。模拟信号根据如Rec.601那样的取样标准转换为数字信号。数字化信号的格式化和演播室互联也引出了相关的标准,Rec.656,导致了功能层面的延伸和多种检测工作的实施。对一般运行而言,监视模拟视频信号特性仍然是关键,而此信号必须是从数字数据处理中得到的。

模拟信号的检测仅需要对单个波形的不同参数进行测量,而数字检测则需要分析数字波形、数字数据格式和模拟信号以外的数字信号编码。检测同样需要一组检测信号,扩大了仅仅是模拟检测所需的检测信号组。虽然可以用如泰克WFM601M这样的单个仪器完成所有的测量任务,但每个层面和两个层面之间均需要用不同的方法进行大量的处理。在数字压缩技术出现之前,较高质量信号的传输仍通过压缩回到复合模拟域的方法来完成。在模拟对数字和数字对模拟的转换中导致与基本TSC或PAL模拟信号相比出现信号质量衰减。
随着电视与电信的结合,不仅检测工程师要考虑更多的功能层面,而且不同层面之间可能有不同的途径。

信号数字互联(SDI)是串行数字视频中广泛使用的Rec.656标准。SPTE的一个研究打包电视互联的工作组开发了一种在同一电缆线路和切换硬件上承载打包数据的方法,叫作SDDI(串行数字数据互联)。ANSI和SMPTE正在考虑的一种电视设施的网络式互联称之为光纤通道,它提供了一种速度快、打包尺寸大和价格适中的硬件。目前同步数字体系(SDH)的电信方法已在全世界广泛建立,并能以简单的数据格式直接承载MPEG-2传送码流,但现在还没有一个标准。展望未来,ATM可望成为长距离和演播室范围内进行打包数据传送的方法。

在现代电视系统中可以定义三个关键的检测层面,每一个层面又有各自一套更详尽的检测层面。检测压缩电视系统的视频质量要比使用间接测量方法对非压缩视频信号进行检测复杂得多。在本指南以后的内容中将对此作进一步的阐述。当画面被压缩以后,处理后的数据被格式化以便于设备内部的连接。这种连接的实例有:视频磁盘伺务器间的直接节目交换或几个视频/音频编码器将单个的节目传送码流送到复接器上产生用于卫星播送的多重节目传送码流。这是一个协议检测的恰当层面,因为数据格式化会相当复杂,并相对独立于未压缩信号的本质或逐渐转换为设备之间传输的格式,对绝大多数电视传输系统而言,MPEG-2传送码流是压缩数据层的共同特性。压缩数据和传送码流的语法和语义均被很好地作了定义。典型的协议检测设备,如泰克MTS300,会作为已知有效的或指定无效的信号源和分析仪,根据定义的标准找出错误并确定数据流不同运行参数的值。前面我们已经讲过一些可能的设备之间传输方法。许多已建立得相当完整,如SDH/Sonet和有线电视都有各种有效的检测设备。ATM是一种新兴的技术,新的检测设备已投入市场或正在开发中。采用传统的通讯检测设备分析MPEG-2传送码流或与之互联的方法正在出现。


(2)测量方法

视频质量测量方法中有几个方面定义。主观测量是人类观察者观察的结果,仅提供对视频质量的意见客观测量则借助仪器设备进行,可以根据校准的刻度读出数据,也可以自动使用数学算法得出结果。

直接测量是在画面的特定内容上进行的,所以也叫作画面质量测量。间接测量是通过处理特殊设计的检测信号来进行的,其方式与画面测量相同,叫作信号质量测量。

主观测量只能够在直接方式下进行,因为人们对检测信号图像的意见是毫无意义的。(当然,对全场检测信号画面的专业性观察也是有用的,可以作为确定信号失真的一种方式,而不是判断其美学值)。

工作状态下的测量是在节目播放时以直接评估节目内容或间接地将检测信号包括在节目内容中的方式来进行的,在非工作状态下,直接测量使用恰当的检测场景进行,间接测量使用全场检测信号进行。


(3)测量挑战

虽然在NTSC和PAL复合系统中采用了适当的压缩,但以当今的技术来看,它们仍是未被压缩的。信号质量(客观间接)测量是确定这种非压缩系统画面质量的一种好方法。也就是说,在系统画面的主观测量和同一系统中使用一组检测信号进行的客观测量之间有很大的数学相关性。相关性并非对所有检测都是完美的。在复合系统中的一些失真用客观测量的方式并不容易测量出来,如因高频亮度引起的错误颜色信号。同时,有些客观测量太敏感,以致于和主观结果无法直接联系起来。然而这些客观往往是非常有用的,因为如果画面以相同的方式处理几遍人们便会看到这些结果的影响。用模拟视频录像机可以使一个例子重复发生。

信号质量测量必需在模拟及全带宽数字系统中进行,这是因为非压缩系统是线性的。也就是说系统行为是时间恒定、信号独立和适用叠加的。信号质量的测量是通过一组检测信号来进行的,其结果失真将确定传输通道或视频处理特性。检测信号可以非常短,比如在场消隐中的一行。在使用压缩的系统中,非压缩视频的信号质量仍非常关键,其原因如下:
(1)视频压缩编解码器的输入必须精确,并符合适用标准,质量也要尽可能高,以提供有效的编码。
(2)在压缩域中诸如添加标题和特技效果等视频处理无法完成。
(3)鉴于编解码器成本和质量的原因,制作设施无法进行全面压缩。
(4)只有在全比特率水平上才能进行不同压缩格式的交换。

以上原因要求我们检测模拟和全带宽数字信号以及复杂的压缩和传输系统。随着压缩数字视频系统的出现,情况变得较为复杂。信号质量检测并不对系统的压缩编码器/解码器部分有作用。传统的检测信号与自然的镜头相比则相对较为简单,并且容易压缩而不会出现什么失真或损伤。由于容易压缩,这些信号不能评估编码器/ 解码器的处理工作。比如,信噪比对画面质量测量来说并不可靠。在一个特定的系统中信噪比并不是恒定的,很容易导致错误的结果。所以画面质量测量需要使用自然画面或类似的画面进行直接测量。这些画面比传统的检测信号要复杂得多。这些复杂的镜头加强了对编码器非线性失真功能的测试,而非线性失真与画面内容却切切相关。

使用数字压缩扩展了现代电视系统中可能发生的失真类型。在全带宽数字系统中存在的量化噪声,往往会被压缩系统比特率的降低处理而增加。在DCT型压缩系统中可能出现的阻碍物为格子状图案。分辨率也往往会降低,这是因为压缩系统是利用了人类视觉系统分辨能力的局限性而从画面上去掉了一些信息。因此,压缩程度越大也就意味着分辨率越低。虽然人类对色度的敏锐度较差,但非压缩画面已经用了那些范围中的一部分,而且压缩系统经常将色度部分压缩得比亮度部分更多。边缘噪杂是量化另一个影响。由于从画面的高分辨率部分去掉了更多的信息,从而导致了边缘上的噪声。当噪声通过压缩处理在附近平坦的区域中显示出来时,有时称它们是蚊子噪声。与运动有关的副产物,如抽动或象素块错置等,会在使用以复杂的运动补偿或简单的下拉帧为基础的时间压缩系统中出现,这是因为在低带宽系统中没有足够的数位。

由于从技术和经济的角度考虑要测量更大范围的失真并优化节目馈送,主观测量的范围就扩大了。有些主观测量甚至包括节目质量的基本元素和以后要详细讨论的画面质量。由于信号质量测量无法完成这一工作,所以需要进行客观图象质量测量。类型增加的信号质量测量并不足以取代新的主观测量方法。实际上,随着对主观测量理解的加深,传统信号质量测量不再与主观要求有很大的相关性。我们并非有任何扩展或重新检测信号质量测量方法的计划,因为开发客观画面质量方法有大量的工作要做。这些画面质量测量方法也必须与主观测量有很大的相关性,并且涵盖相当大范围的主观考虑。我们希望那些小得连人们肉眼都无法觉察的画面质量失真也能被测量出来,并作为串级系统的性能指标。

 

2. 画面质量检测

(1)主观检测

电视节目是供人们娱乐或接受教育用的,所以人们对画面质量的意见是十分重要的。从设计实验室到运行环境,非正式或正式的主观测量已经或仍将被用来评估系统的性能。即便当今已经有了很好的检测模拟和全带宽数字视频信号的客观检测方法,但人们对画面的观察仍然很重要。有些不易测量的损伤却能很容易被人们观察到。这种情况并未随着当代数字压缩的增加而改变。因此,一名专业观察者的随意或非正式主观检测仍然是系统评估或监视的重要部分。

正式的主观检测已经运用了多年,有一套相对稳定的标准方法,并持续到Rec.500中阐述的数字压缩主观检测的出现。简单地讲,就是选择一些非专业的观察者,检测他们的视觉能力。然后在一个受控制的环境中用10到30分钟向他们展示一系列检测镜头,并要求他们以各种方式中的某一种来给镜头质量评分。主观检测被用来进行质量评估。以及在最佳状态下的系统性能评估和在非最佳状态下因传输局限引起的损伤评估。在与压缩相关的现代电视系统中,画面质量在一段时间中并不是不变的。画面质量是节目内容复杂性的函数,它涉及统计复合及传输系统每一刻的运行情况。考虑到这个随时间变化的特性和一些新的损伤,为此定义的测量方法在近几年中出现了。

除了选择测量方法以外,还有一些其它的步骤性因素可让我们有不同的途径。这些因素包括:观察的条件、观察者的选择、给意见评分的度量方法、参考条件、检测镜头的信号源、不同检测镜头的展示时间、检测镜头范围的选择和评分结果的分析。这些因素的每个参数选择都与所需的电视系统应用内容有关,并可能导致各种复杂的可能性。对于各种主观测量方法的阐述可以帮助我们理解:

(1)双重激励源损伤尺度(DSIS):给观察者看多对原始镜头和有损镜头组合。原始镜头总是放在首位。评分是根据损伤的总体印象而定,分无法觉察、可觉察但不令人讨厌、略微令人讨厌、令人讨厌和非常令人讨厌。这种尺度通常称为5分尺度,即5代表无法觉察,而1代表非常令人讨厌。

(2)双重激励源连续质量尺度(DSCQS):给观察者看多对原始镜头和有损镜头组合,放在首位的镜头随意。评分按从极好到差的连续质量尺度而定,每对中的每个镜头分别评分,但要以此对中的另一个镜头作为参照。分析则以每对评分的差异为基础,而不是以绝对数值为基础。

(3)单独激励源方法:展示多个独立镜头。有两种途径,SS代表检测镜头不重复,SSMR则代表检测镜头重复多次。有三种不同的评分方法可使用。
• 形容词方式:5级损伤尺度,但允许有半级。
• 数字方式:11级损伤尺度,在没有参照物的情况下非常有用。
• 非分类方式:连续尺度,没有数字或者范围很大,如0-100。

(4)刺激源比较方法:通常用两个相配的监视器来完成,但也可以用一个。各对镜头间的差异用以下两种方法中的一种来评分:
• 形容词方式:7级,从-3到+3:好得多、较好、稍微好一些、相同、稍微差一些、较差、差得多。
• 非分类方式:连续尺度,没有数字或相对于一对标准的绝对或相对关系的数字。

(5)单独激励源连续质量评估(SSCQE):与分开的检测镜头不同,它是对一个10至20分钟的节目进行评估。从连续的尺度中每几秒钟取出数据。评分是给出特定分数的时间的分布。这种方法与当今压缩系统随时间变化的质量关系密切,然而它除了表明画面质量外更表明节目质量。Rec.601视频标准中有一种评估方法在过去十五年中被认为是基本完美的。它认为20分钟节目中的14分钟节目质量等级超过90%。

除了上述这些定义的方法以外,另有两种新方法开始弥补主观和客观画面质量测量之间的差距。它们是“画面内容故障特点”和“节目和传输条件的复合故障特点”。我们将在主观测量部分中加以讨论。主观检测的优点有:
• 为传统电视系统和压缩电视系统都产生有效结果。
• 获得等级平均意见分(MOS),并适用于大范围的静止和动态画面应用。
主观检测的缺点:
• 必须考虑大量可能的方法和检测因素的参数。
• 需要仔细的建立和控制。
• 必须筛选大量的观察者。
• 因其复杂性而要花去大量时间
可以看出,主观检测仅适用于开发目的,但不适合于运行监视、制作线检测或故障探测。


(2)客观检测

很显然我们要求能够有画面质量的客观检测方法,因为主观检测过于复杂且结果有多种可能性。然而,由于观察者对画面质量意见的重要性,所以任何客观测量系统必须与同样视频系统和检测镜头的主观检测结果有很好的相关性。

与主观检测一样,几乎所有客观检测方法都不能直接测量画面质量,而只能提供有损画面或镜头与原始画面或镜头相比的指标。这种比较将把节目质量这一因素从测量中去除掉。
在过去几年中,大量的方法被开发出来用于压缩视频系统的画面质量检测。这些方法可粗略地分为两类,即特征提取和画面差异,每一种均可以通过一些方式来执行。

(1)特征提取使用一个数学计算方法来提取单个画面(空间特性)或画面序列(时间特性)的特征。这样可以使每个画面产生一些数据(几百个字节),比用来传送压缩画面的数据少得多。然后将原始画面和有损画面的特征计算进行比较,从而得出客观质量评分。

(2)画面差异法使用以矩阵为基础的数字计算方法处理每个画面或画面序列。得到的结果数据代表了画面的过滤形式,包含了一些与原始画面相似的数据。通常,我们用原始画面和有损画面的过滤形式之间象素与象素的差异来确定客观质量评分。

特征提取方法的优点是参考(输入)画面的计算特点可以与远地客观评分的压缩画面一起通过传输通道发送。鉴于这个优点,特征提取方法被广泛提倡,并且有时和画面差异方法一起使用。然而,泰克公司和其它实验室的研究表明有一种图象差异方法提供的客观评分与主观结果有非常好的相关性。

值得注意的是,虽然所有系统实际上都产生画面损伤,但这些方法中没有一个能保证给予画面变化提示正确的趋势。有各种例子表明伴有噪声和其它副产物的画面在输入到压缩系统时由滤波器加以改善,从而使画面质量在通过压缩/解压缩处理过程后得到改善。

特征提取方法中有关亮度的一些概念已经在最近被编入全美国家标准协会(ANSI)标准。这个标准可以作为客观测量的工具箱。它提供了一套性能参数,每个参数或参数组合对视频质量和损伤类型的一些独有方面非常敏感。这个标准的适用范围指出:“目前本标准定义了达到客观测量精度的两个或更多相似系统的辨别。”ANSI委员会成员们的进一步工作结果表明,特征提取法和画面差异法结合起来使用能达到最佳效果。即便如此,使用的方法仍然需要根据应用的不同进行选择,从而提供主观评分和客观评分之间的最佳相关性。

特征提取方法的另一项研究已经得出结果,并且在最近的国家主观检测标准Rec.500中作为“画面内容故障特点”和“节目和传送条件的复合故障特点”附件被加以报道。它们引入了“细密”的概念,也就是压缩画面的复杂性尺度。具体内容是,画面的细密度(复杂性)越高,其压缩难度越大,画面质量也会越差。

这个研究结果与压缩的方法和具体应用都有关系。对于相同的图像输入细密度而言,不同的压缩方法会产生不同的画面质量。即使用相同的方法,比如MPEG-2,如果象GOP长度或允许的亮度对色度相对比特数位这样的参数发生改变时,产生的结果也会不同。在使用ANSI技术时,计算细密度的方法和特征提取方法一样,都与具体的应用有关。

正如前面所说,有一种画面差异方法提供了较好的客观画面测量和主观测量结果的相关性。最明显的画面差异方法是简单地将两个画面相减,不作任何滤波或处理。如果差异为零,则两个画面是完全一样的。如果画面存在差异,则可以逐个象素算出均方根误差(MSE),MSE越大就表明参考画面与损伤画面之间的差异越大。表达这种直接画面差异的另一个方法叫作PSNR,它计算峰值信号(8位系统中是255hex)的平方根与MSE的比值的对数,就好象计算模拟电视系统中的信噪比那样。这个方法有其实用性,也有显著的缺点。对一个限定的系统而言,比如只有数位率变化,那么MSE会随着画面质量的降低而增加。另外,设计人员在寻找设计问题时会发现这个方法对观察画面形式中的象素值差异很有用。然而,MSE也可能给出错误的结论。比如我们考虑两种损伤的比较。一种添加少量随机噪声,比如五个量化水平,而另一个则添加少量块状失真,比如两个量化水平。后者的损伤会得出较小的MSE值,然而观察者会认为噪声画面并没有什么损伤,而块状看上去则象是很大的损伤。

虽然以特征提取参数计算为基础的画面差异方法在基本ANSI研究成果中被改进了,但其结果仍然与具体应用和技术有关。众多研究人员指出,实现与技术无关而又能提供主观和客观测量之间很好相关性的方法只能是有一种和人类观察者所采取方式一致的仪器,用它来觉察和测量视频损伤。换句话说,画面差异方法的过滤应使用人类视觉系统(HVS)的模式。这种模式的应用将提供一种图象质量度量标准,它与视频内容、损伤类型和使用的压缩系统都无关。


(3)人类视觉系统的应用

在很多年中,DavidSarnoff研究中心花了大量的财力和物力从事人类视觉系统的研究,并将所得到的成果运用到电视显示和画面质量评估中去。在这个基础上形成了刚好觉察差异(JND)的图象质量度量标准,用于自动精确地检测序列和参考序列之间的差异感知程度。JND模式输入的是两个随机长度的序列。这两个序列分开处理(滤波)至“差异度量标准”框(靠近框图左下角处),再用经处理序列之间的差异得出JND映射和JND数值。

在JND图象质量度量标准计算中,序列中的每一场均以三个RGB图象为一组。在图中标明前端处理的第一阶段,电压单位转变为光输出单位,形成亮度值(Y)。然后抽象地达到由CIEL*u*v统一的彩色空间上所定义的量,形成该模式色度通路的两个通道(u*、v*)。在该模式的下一阶段,即金字塔结构,每个序列用高斯金字塔操作方法滤波和向下取样,从而有效的为下一级滤波操作产生一系列空间分辨率。接着,规一化阶段将设置与跟时间有关的平均亮度的全部增益,模拟视觉系统对整个亮度电平的相对低灵敏度,重现在由亮镜头到暗镜头转变过程中视觉灵敏度损失的效果。

在规一化之后,我们要计算三个独立的对比度: 定向对比度、抖动对比度和色度对比度。在每一项中对比度指的是象素值局部差异除以局部总和,大致上度量值可以看成金字塔水平级的函数。当图象对比度在人类视觉门槛值时结果为1。这样就建立了1JND的定义,从而可通过该模式的下阶段。(JND的度量单位定义为,1个JND相对于观察者多次观察两幅图象有75%的可能性看出差异。)

在对比能量遮蔽阶段,每个对比图象必须是点非线性,其增益由其它分辨率和通道的响应来控制。这种增益设置被包括在模拟视觉遮蔽效果之中,比如在繁多图象区域中对失真的敏感度降低。该阶段中点非线性的参数必须依据对比分辨数据,使其合乎标准。检测对比度改变所需的对比增量被作为发生改变的对比度函数进行测量。

在差异度量标准阶段,检测序列和参考序列的输出通过简单的差异操作器组合起来,然后通过金字塔电平和通道汇总并返回亮度和色度的JND值。独立的亮度和色度JND映射可以汇总到一个映射中得出汇总统计数据。这些统计数据可以是平均JND、最大JND和Q-norm,它们允许进行平均和最大值计算。

JND图象质量度量标准为很好的客观质量测量方法提供了各种条件。这些条件包括动态和复杂运动序列评估必需的三个方面:空间分析、时间瞬态分析和全色彩分析。在画面差异处理中使用人类视觉系统的模式可以使结果与压缩处理和产生的副产物无关。这一点在包含几种不同压缩方法的串级电视系统中尤为重要。在这些系统中,依靠压缩编码模式或评估副产物类型的客观测量方法使用起来有很大的局限性。除了适用于全面系统测量以外,将串级系统各部分JND图象质量度量标准的结果组合起来的方法将提供全面性能的有用指标。

 

3. 客观检测的系统途径

客观检测需要一种有效的算法作为基础,如JND图象质量度量标准和它的理论基础。然而,真实测量系统的执行必须包括一些其它方面,比如参考镜头运动序列、参考镜头的物理源、格式转换、因处理系统未压缩部分中处理而引起的镜头变化以及作为测量算法的输入画面的精确调整。由录像机或其它画面发生设备(提供定义的视频质量)这样的信号源向被测系统提供一组参考序列。包括人类视觉系统瞬态方面在内的画面质量客观测量应该有大约两秒钟的视频序列。然而,我们也需要一个专业观察者作出主观评价,所以检测序列源应当提供五秒钟或更长的连续视频,以便重复或回放进行较长时间的观察。在系统的输出端,带有参考序列副本的画面质量测量仪器会捕获有损图象。参考画面和有损画面的过滤、差异和数据汇集则通过扩展的计算功能来完成,其结果由恰当的用户界面或计算机数据连接得到。

被测系统的输入是直接测量技术中使用的一些短参考序列。也就是说使用实际画面而不是检测信号。多重检测激励源也是模拟或全带宽系统的使用方式,它在直接或间接测量中使用一些检测信号。在画面质量测量中,不同的参考序列代表了系统和各类节目内容的各种应用。其中的实例有:在背景移动状态下,摄像机跟拍运动物的运动; 固定摄像机拍摄运动物的运动;高清晰度场景;左右摇动和放大缩小高清晰度镜头;一些压缩系统难以处理的色彩旋转运动、微妙的皮肤颜色和光线;以及包含噪声内容变量的镜头。我们要求检测内容必须是被测系统能处理或接近其处理能力限度的内容。在传统模拟测量中已经经常这样做了,而强调视频压缩系统的非线性特点甚至更为重要。虽然中断压缩系统或测量方法的镜头对找寻系统极限有一定作用,但它们不适合于重复和固定的测量。

主观和客观画面质量测量的对比研究通常得出的结论是主观结果有更大的变化性。当一个或更多镜头的主观质量和客观测量没有很好的相关性时这个结论常常会被强调。当然我们希望开发一种没有算法中断镜头的客观方法,但运行良好且能真实再现的镜头的标准化应当提供有用的结果。鉴于一些节目内容与当今模拟系统信号质量检测结果之间没有很好的相关性,以及压缩视频系统的客观测量精度仅达90%至95%,所以整个行业应建立多种多样标准化运动系列,用于画面质量的客观测量。这将允许一些有用而并不一定完美的画面质量测量仪器的发展。ANSI标准定义了一些检测视频会议系统的镜头,还有一些标准组织在致力于定义更广泛的检测镜头。重要的是我们应有一套标准化检测镜头使测量数据能和不同制造商的检测设备及为相似应用设计的所有系统紧密联系起来。

为了进行客观画面质量测量,必需确保由两个视频序列送到图象质量度量标准中进行计算,即与主观检测相同。也就是说,亮度和色度的增益及直流电平必须紧密匹配。另外,必须有瞬态时间调整和精确的空间调整。后两个要求是因为在作PSNR和JND图象直流度量标准模式时,需要进行视频帧间差异处理才提出来的。空间调整要求精确到象素的二十分之一。也可能要求格式转换来作为这一匹配过程的一部分。许多压缩系统具有模拟复合NTSC或PAL输入和/或输出。由于复合编码和解码会产生画面中与压缩系统无关的副产物( 虽然它们可能会影响压缩编码器的运行),所以进一步需要两种画面质量测量仪器:一个出色质量的复合解码器和一个包括副产物在内的参考序列。泰克公司进行的试验表明,包括复合编码和解码处理程序在内的画面质量测量将趋向对含少量损伤的压缩系统作遮蔽测量,比如说比特率在12Mb/s至15Mb/s范围内的MPEG-2主级主层(mainpofile@mainlevel)。这是个合理的结果,因为那些比特率代表最高质量的娱乐视频节目,要么是完美的NTSC/PAL节目,或者是很好的分量视频内容。那些与复合信号不混合并提供Rec.601输入/输出的系统可以以JND图象质量度量标准为基础进行很小的画面损伤评估(适用于演播室节目制作分配质量)。

使用特定的参考镜头就意味着要在非工作状态下进行检测。这种样式并不受那些多年来一直使用场消隐检测信号(VITS)的用户的欢迎。虽然用实际节目内容在工作状态下检测对某些应用(监视上行位置的直接播放卫星系统)而言在逻辑上是可16行的,但它可能无法给大多数不注重系统的节目提供有意义的结果。除此之外,操作参数也不能满足通常的节目内容。测量所需时间是检测设备的一个重要特性。如果画面匹配,增益及空间调整等均会在节目内容上完成,大量的计算时间将用于相关性计算。这些是在两个视频镜头正确匹配后额外需要的时间。所以建议在视频序列中添加一些已知的调整信号或校准条,以便与画面尽快匹配。我们可以预见,计算能力和测量算法优化的未来发展将允许在那些有参考视频(输入)和有损视频(输出)的测量仪器实现工作状态下的检测应用这对统计复用编码系统非常重要,在那里比特率由具备潜力的节目分享,节目中的任何部分可以因为允许的比特率而加强到编码处理过程中去。

 

4. 画面质量测量仪器

对于画面质量(相对于参考画面的损伤程度)客观测量的需要已经非常迫切。正规与非正规的主观画面质量评估已经用来开发、检测、建立和运行当今的电视压缩系统。本文一直强调继续需要使用传统的检测方法,并阐述了客观测量画面质量的新方法。

进一步信息,请访问泰克公司http://www.tektronix.com

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