主观和客观方法及其他见解。
主观和客观方法及其他见解。
在当今的数字世界中，视频压缩对于高效存储、流式传输和分发视频内容至关重要。无论您是在影院观看大片、在手机上以流媒体方式观看节目，还是制作高质量的内容，在文件大小和视觉质量之间保持适当的平衡都至关重要。但如何衡量视频压缩质量呢？
视频压缩质量可通过两种主要方法进行评估：主观（人的感知）和客观（数据驱动）指标。这两种方法以及工作流程的特定因素，在确定压缩视频是否达到理想的质量标准方面发挥着重要作用。本文将解释这些方法，为您提供更好地理解视频质量评估的工具。
主观视频质量：
如何 如何在人眼中是怎样的？
主观视频质量：
如何 如何在人眼中是怎样的？
主观视频质量测量依赖于人的感知--在不同条件下观众看到的视频效果。这些方法侧重于人们体验视频的方式，同时考虑到环境、观看距离和显示设备。
观看距离和环境
观看距离会极大地影响观看视频的质量。例如
- 影院：在影院这样的受控环境中，观看距离是预先确定的，观众通常离屏幕较远，因此伪影不那么明显。
- 起居室：在典型的家庭设置中，观众与电视机的距离适中，可以看到适度的压缩伪影，但还可以忍受。
- 移动设备：在手机上，观众会把设备拿得离自己的脸更近，这意味着即使是很小的压缩瑕疵也很容易被发现。
并排比较
一种简单而常用的方法是直接并排比较未压缩和已压缩的视频。这可以让观众发现质量上的差异，如色彩偏移、块状或模糊。
闪烁测试
闪烁测试是一种更先进、要求更高的方法，用于检测细微的质量差异，特别是在近乎无损压缩的情况下。这种方法在原始视频和压缩视频的帧之间交替进行，使人眼更容易发现即使是微小的差异。闪烁会突出显示图像中的任何不一致之处，使其成为高质量视频评估的有效测试。JPEG XS 压缩标准化采用了这种要求非常高的方法。
客观视频质量：
数据告诉我们什么是压缩
客观视频质量：
数据告诉我们什么是压缩
客观视频质量测量可对视频质量进行数据驱动分析。这些方法使用数学模型，根据一组预定义的标准评估视频质量，与人的感知无关。它们在检测人眼难以感知的问题方面非常有用。
通用指标：
- PSNR（峰值信噪比）：测量原始视频和压缩视频之间的差异。数值越高通常表示质量越好，但 PSNR 并不总是完全符合人类的视觉感知。
- SSIM（结构相似性指数）：重点关注图像中的结构信息（如纹理和边缘），并在原始帧和压缩帧之间进行比较。与 PSNR 相比，SSIM 与感知质量的相关性通常更好。
- VMAF（视频多种方法评估融合）：VMAF 由 Netflix 开发，它结合了多种衡量标准，能更全面地预测人类感知的视频质量。它被广泛认为是最稳健可靠的视频质量评估方法之一。
时空文物
有些压缩问题会随着时间的推移而逐渐显现，而不是在单帧中就能看出来。时间上的伪影，如运动伪影或数据包丢失造成的问题，会不断累积并破坏观看体验。因此，像VQM（视频质量度量）或MOVIE Index这样的客观模型会考虑视频的时间因素，以提供更准确的长期视频质量评估。
关键工作流程参数：
制作与分发的视频质量
关键工作流程参数：
制作与分发的视频质量
除了主观和客观的衡量标准外，还必须考虑视频使用的背景。视频的工作流程--无论是制作、分发还是消费--都会影响哪些压缩指标最为重要。
视觉障碍
在比特率较低或压缩过于激烈的情况下，可能会出现阻塞、模糊或带状等压缩假象。不同的编解码器会产生不同的视觉障碍：
- 块状伪影：明显的方形块或像素化，通常是由于高度压缩的暗部或平面区域造成的。
- 模糊/平滑伪影：清晰度或细节的损失，是基于小波的编解码器在低比特率模式下的一种质量，与老式的JPEG 或 MPEG 技术相比，会产生阻塞伪影。
多代生产的鲁棒性
在生产工作流程中，视频可能会经过多轮编码和解码。这被称为多代鲁棒性，对于确保视频在多次编辑后仍能保持高质量至关重要。某些编解码器（如JPEG XS等帧内编解码器）在这些情况下表现更好，因为每个帧都是独立压缩的，并具有高位深度和精确的速率分配能力。现代帧内编解码器的使用降低了累积质量损失的风险。
分布中的误差传播
在分发工作流程中，最终用户无需进一步编辑即可使用视频，因此通常使用帧间编解码器来有效压缩视频。这些编解码器依靠相邻帧的数据实现高压缩。然而，它们更容易受到错误传播的影响，即一帧中的压缩错误会影响多个帧，从而随着时间的推移造成明显的质量下降。
其他提示：
- 测试工具：如果您有兴趣进一步探索视频质量指标，FFmpeg、Netflix 的 VMAF 或intoPIX 内部工具箱等工具都是进行主观和客观评估的绝佳起点。
- JPEG XS 与其他编解码器的对比实验：如果您想尝试JPEG XS 的质量，请与我们联系！我们已经与其他标准进行了多次比较，对质量测量和整体相关性能（如延迟、功耗、硬件和软件复杂性）进行了研究。
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