视频质量指标是什么？视频质量指标有哪些

什么是视频质量指标？

为了评估视频内容的视觉质量，人们使用标准化测量方法（称为视频质量指标）来评估视频的各个方面。这些指标可评估视频在多大程度上保持了其预期的视觉质量，揭示在处理或传输过程中引入的任何失真。视频质量可以通过主观方式（通过人类感知）或客观方式（使用算法生成可量化的分数）进行衡量。

不同类型的视频质量指标

视频质量指标通常分为两类：主观指标或客观指标。

主观指标

主观指标依靠人类观看者来评估视频质量。参与者被要求根据自己的感知对视频序列进行评分，通常使用量表或比较方法。

• ACR（Absolute Category Rating，绝对分类评级）：一种常见的主观指标，观众可以根据等级对视频质量进行评分，通常从 1（差）到 5（优秀）。有时也包括更细化的量表，如 9 分或 11 分量表。
• DSIS (Double Stimulus Impairment Scale)：观众将参考视频与失真视频进行比较，并评估受损程度。

以上主观指标都是需要人在受控环境下观看视频内容，并对每段视频的感知质量进行评分。这些原始评分通常会被归一化并计算平均值，形成主观评价分数（MOS）或差异主观评价分数（DMOS）。尽管主观评估耗时费力，但它为基准测试、模型开发、对比与校准提供了数据基础。

客观指标

客观指标使用算法来分析视频质量，无需人工干预。这些指标提供一致、可重复的评估，并可进一步分类为：

• 完全参考（通常最准确，但需要更多的计算工作）
• 减少参考（效率更高，但准确率较低）
• 无参考（最不准确，但最有效）。

视频质量专家组 (VQEG) 与各行各业密切合作，制定并验证客观的视频质量指标。例如：

• PSNR（峰值信噪比）：这是最广泛使用的视频质量指标，它衡量信号的最大可能功率与破坏噪声功率之间的比率。然而，该指标与实际图像质量无关。
• SSIM（结构相似性指数）：根据结构信息、亮度掩蔽和对比度掩蔽将图像退化评估为感知变化。
• VMAF（视频多方法评估融合）： VMAF 由 Netflix 开发，它将多种质量指标与基于支持向量机的回归相结合，提供单一的综合分数（类似于 ACS 或音频质量的平均意见分数）。

详情可阅读：《了解 VMAF、PSNR 和 SSIM：全参考视频质量评价方法》

视频质量指标的重要性

随着越来越多的人在线观看视频，高质量视频至关重要。仅在 2023 年，就有超过 30 亿人在互联网上观看、下载或在线观看视频，占全球人口的 37% 以上。

• 观众满意度：高质量的视频对于维持观众的参与度和满意度至关重要，对于订阅和广告支持平台也至关重要。
• 内容评估：内容创作者和分发者使用这些指标来评估他们的视频，确保它们满足观众的期望。
• 网络优化：视频质量指标有助于调整压缩技术和流媒体协议，平衡质量和带宽利用率。
• 质量控制：广播公司监控这些指标以保持一致性，并在内容到达观众之前识别压缩伪影和传输错误等问题。

视频质量指标的优点和缺点

优点

• 一致性：客观指标提供可重复且一致的结果，消除了人类感知的变化。
• 效率：通过客观指标进行自动评估可加快质量控制，从而可以快速分析大量内容。
• 技术改进：VQM 通过提供改进基准来推动视频编码和传输技术的进步。
• 洞察和决策：帮助利益相关者就内容交付、压缩设置和网络要求做出明智的决策。

缺点

• 主观性：主观指标可能不一致，因为意见会因个人的看法和偏见而有所不同。
• 资源密集型：高质量的主观评估需要大量资源，包括时间、参与者和受控环境。
• 复杂性：解释和应用某些客观指标可能很复杂，需要专业知识和复杂的工具。
• 不完整性：没有任何单一指标能够全面捕捉视频质量的所有方面；因此，通常需要混合方法或多种指标。

如何使用指标更好地评估和优化视频质量？

1. 使用集成模型进行感知评分

通过加权集成方法，将 VMAF、SSIM 和 LPIPS 等多种感知质量指标组合起来。这种混合评分方法可以更好地处理单一指标可能错误代表感知质量的极端情况。

2. 结合比特率效率分析

评估质量不仅要绝对，还要考虑相对比特率。像 BD-Rate 这样的指标比单纯的绝对质量分数更能帮助您理解压缩率和质量之间的权衡。

3. 针对特定类型的内容进行基准测试

不同类型的内容（例如动画和真人电影）对压缩和质量算法的响应不同。维护基于类型的测试集，以确保您的指标能够准确捕捉不同内容类型的质量。

4. 评估感知质量的空间一致性

除了平均得分之外，还要评估整个画面的质量均匀性。测量感知得分空间差异的工具有助于识别质量下降的区域（例如，嘈杂的背景与清晰的人脸）。

5. 跟踪指标置信区间

特别是对于基于机器学习的指标，报告分数的置信度或方差。这可以深入了解指标的稳定性，并有助于诊断异常值或异常评估。

结论

视频质量指标在向全球观众提供一流视频内容方面发挥着至关重要的作用。通过主观和客观的衡量，创作者和企业可以保证高质量的视频，从而提高观众的满意度和参与度。尽管准确衡量视频质量存在固有的挑战，但其益处远远大于弊端。