2019年第8章数字视频测量和分析.ppt

第8章数字视频测量和分析8.1视频测量概念8.2串行数字视频测量8.3MPEG协议分析和监测测量8.4数字电视图像质量主观评价8.5数字图像质量客观测量8.1视频测量概念8.1.1全部指标测量可以通过一台测试仪器如WFM601或WM700T来完成。由于信号在功能层之间进行了不同的处理，因此，对不同功能层需要用不同的分析方法。8.1.2首先，我们定义几个有关视频质量测量方面的基本概念。(1)主观测量是根据观看者提供的图像质量意见得出的测量结果。(2)客观测量是指借助仪器，使用人工手段读取测量结果，或者利用数学算法自动得出测量结果。(3)直接测试是指使用有一定意义的图像素材进行测试的，通常也称为图像质量测试。(4)间接测试是使用专门设计与图像具有相同格式的测试信号进行测试的，也称(5)不停播测试是通过直接评价节目素材或间接测量节目素材中插入的测试信号(6)停播测试是使用适当的测试场景进行直接测试，或使用全场测试信号进行非实际上，在模拟电视系统中对色度信号进行了压缩处理，但是为了区别数字视频压缩系统，通常人们将模拟电视系统当作无压缩系统看待。在压缩数字视频系统中进行无压缩视频的信号质量测量仍然很重要，这是由于(1)输入视频压缩编码器的信号要遵循适当的标准，并尽可能为有效的编码提供(2)字幕和特技效果等视频处理不能在(3)由于压缩编解码的成本和质量原因，(4)不同压缩方式之间进行转换的惟一使用数字压缩技术会增加现代电视系统中发生的失真类型，新出现的失真类型有以下几种。(1)量化噪声是在视频信号数字化过程中引入的，会随着压缩系统降低比特率处。(2)块误码是出现在DCT压缩系统中的一种棋盘形的误码效果。(3)分解力下降是由于压缩系统利用人类视觉系统中的有限分辨力去除图像中的冗余信息引起的。虽然人眼对色度的分辨力更低，但是无压缩图像已经利用这一点作了压缩，压缩系统会对色度进行更大的(4)边缘忙乱是图像量化的另一种效果，失真主要集中在物体的边缘，表现为时域中变化的尖峰或空域的不同噪声，主要由于从图像的高分解力部分去除更多的信息(5)蚊子噪声是产生于相邻像素之间的量化错误，由于压缩引起的。由于场景内容不同，量化间隔的尺度会有变化，从而产生出像蚊子那样随时闪现在一幅场景中(6)块误码是出现在使用基于精确的运动补偿或因码率限制而采取丢帧处理的时间压缩系统中，产生与运动相关的图像缺8.2串行数字视频测量8.2.11．眼图可用来确定和检验串行数字信号的传输质量。2．串行数字信号的波形特性及参量从眼图中可以反应出串行数字信号的模拟波形特性。眼图观测项目通常包括：幅度、时钟周期、上升和下降时间、过冲和下冲以及抖动等参量。3．在ITU-RBT.1363-1中给抖动下的定义为：抖动是数字信号的跳变沿相对于理想位置在时间上的变化。4．相同大小的抖动量因抖动速率不同，会对数字接收机产生截然不同的影响。(1)绝对抖动是信号上非常低到非常高的频率所有抖动频率分量的集合。实际上不可能精确地测出绝对抖动，这是因为很难产生一个绝对基准的数据沿。漂移(Wander)也包含在绝对抖动之中，数字信号跳变位置以非常低的频率变化(典型值为10Hz以下)称为漂移。(2)定时抖动是抖动频率高于规定速率(典型值为10Hz或更低)的信号跳变位置的变化。(3)在ITU-RBT.1363-1中，给校正抖动下的定义是：信号的跳变位置相对于从该信号中提取的时钟跳变位置的变化。(4)低频抖动是定时抖动和校正抖动之间的差，它所覆盖的频率范围是f1~f3。8.2.21．由于串行数字视频系统的特性不同于一般的数字系统，传统的误码率测试方法并不适合数字电视系统使用。主要原因如下。(1)误码率常被用于引起噪声的随机误码统计。而典型的串行数字视频系统工作在基本上无随机噪声误码的环境，其主要误码为脉冲误码，与随机噪声误码不同的是它具有间隔出现的特点，一个数据字的(2)误码测试必须提供使用若干已经定义的伪随机比特流序列信号中的一种，而这些测试信号与串行数字视频比特流信号不存在相似特征，数字视频设备无法处理(3)如果一个数字视频系统工作在安全区，由随机噪声产生的误码大约为每百年一次，码率(BER)为10-18，可见误码率测试(4)误码率测试必须停播进行，测试所有的比特往往要花费很长一段时间，在广2．EDH(1)EDH(2)EDH通常有两种误码测试方法：固定图形测试法和在线EDH误码检测和处理。①②在线EDH8.2.3SDISDI检测场也被称作“病理检测信号”(PathologicalSignal)，它并不是增强测试信号，但是由于它是一种全场测试信号，需要进行停播测试。8.3MPEG协议分析和监测测量MPEG系统故障通常分为两大类：第一类，传输系统正确地进行复用并将信息从编码器送到解码器，不存在误码和增加的抖动，但编码器和解码器本身有错误；第二类，编码器和解码器状态良好，但是传输层破坏了数据。8.3.1MPEG传输码流协议分析根据MPEG传输码流的构成，可以把MPEG协议分析分成三个层面：针对传输码流的分析，如节目服务信息PSI/SI、节目时钟基准PCR以及传送带分析等内容；针对打包的基本码流分析，包括对视频、音频以及时间标记等的分析；针对基本码流的协议分析，如视频基本码流分析、音频基本码流分析和数据基本码流分析。1．TSMPEG传输码流有着极其复杂的结构，但是MPEG协议分析工具可以用逻辑方式解析结构，从而使得使用者可以观察任何结构上的细节。分析仪是通过传输流中的节目专用信息(PSI)、数据中的节目关联表(PAT)和节目映射表(PMT)来创建分层观察的，这些表中的PID信息显示在图标下面。解复用器或解码器锁定传输流的能力取决于节目专用信息数据(PSI)发送的频率。复用分配图用图表形式显示传输流分配给每个PID或节目的带宽比例。解释观察可以分析MPEG码流中的数据，这些数据包括单个的传输流数据包、表格或节目基本码流数据包。传输流完全依靠通过编码器对句法的精确使用来传输节目素材。在MPEG传输码流中正确传送节目时钟数据十分重要，这是因为节目时钟数据控制解码过程的全部定时。2．PES完成传输层分析后，就可以进入下一层PES分析。PES分析包括查验PES图像格式包头和控制标记，检查使视频、音频同步的PTS/DTS时间标记，传输目标解码器(T-STD)缓冲器分析等。8.3.2数字电视信号质量的监MPEG-2传输流作为数字电视传输的基带信号，在日常运行环境中，通常需要连续或周期性地监测MPEG-2传输流，检查MPEG-2传输流的完整性，对TS流中的重要参数进行快速检查。8.4数字电视图像质量主观评价8.4.1图像质量主观评价的一般要求主观评价(SubjectiveAssessment)是直接利用观察者对被测系统质量的直接反应来确定电视系统性能的测量方法。1．2．信号源作为被测试系统的输入提供直接的参考图像。信号源应具有所用制式的最佳图像质量，在显示的一对图像中的参考图像上应避免出现缺陷，这样有助于获得稳定的测试结果。3．目前，国际上已经利用各种方法开发制作了多种电视主观评价所需的测试素材。4．观看员是指参加主观评价的评分人员。观看员通常有两种类型：专业观看员和非专业观看员。5．每个测试过程应遵循一定的测试程序，通常分为说明示范和评价打分阶段。6．国际上推荐使用的评分制有三种：质量制、图像损伤制和比较制。7．主观测量得到的最终数据需要进行处理，通常利用数理统计和概率分布理论进行统计和分析，包括理论概率分布类型的选择、置信度的确定和逻辑函数类型的选取，以及正交设计、方差分析与回归分析等。8.4.2图像质量主观评价方法1．双刺激连续质量标度法(TheDouble-stimulusContinuousQuality-scaleMethod)这种方法可以用来评价一个新系统的质量或者传输通道对图像质量的影响，即最佳条件下确定电视系统性能。2．双刺激损伤标度法(TheDouble-stimulusImpairmentScaleMethod)双刺激损伤标度法也被称作EBU法，可以用来评价一个新系统或传输通道的损伤效果，即确定系统在非最佳条件下保持图像质量的能力。3．其他可供选用的主观评价方法除了前面介绍的两种主观评价方法以外，还有其他各种主观评价方法，如单刺激方法(Single-StimulusMethods)、刺激比较法(Stimulus-comparisonMethods)和单刺激连续质量评价法(SingleStimulusContinuousQualityEvaluation)等。8.5数字图像质量客观测量8.5.1视频质量度量(Video-QualityMetric)为了更好地测试压缩视频系统，人们研究开发了多种图像质量客观测试方法，这些方法大致可以分为两类：特征提取法和图像差值法。在很多时候，两者可以起到互补作用。特征提取法使用数学计算提取一幅图像(空间特征)或一组图像序列(时间特征)的特征，通常每帧图像会得到一定量的数据(比如几百个字节数据)，这些数据要比用来传送的压缩图像数据少得多，比较计算得到的参考图像和劣化图像的特征值可以得到客观质量评分。图像差值使用一个基于矩阵的数学运算处理每帧图像或图像序列，处理后的数据代表滤波后的图像数据，包含有与原始图像数据相似的大量数据。视频质量度量(VQM)主要通过对数字图像运用某些质量分析算法，由软件提供客观图像质量的测量值。8.5.2基于人类视觉系统模型基于特征提取参数计算的图像差值方法的测试结果依赖于应用或压缩技术。用于图像差值法的滤波器参数应符合人类视觉系统模型(HVS)。这一模型的应用将提供一个独立于视频素材、缺陷类型和压缩技术的视频质量度量。萨诺夫(Sarnoff)实验室的研究人员投入了大量精力和时间研究人类视觉系统，并将在这一领域获得知识应用到电视显示和图像质量评价中。图8-43萨诺夫人类视觉感知模型8.5.3运用JND模型进行图像基于人类视觉模型和图像质量等级(PQR)可以提供快速、可重复的客观图像质量测量，这种图像质量评估方法可以用在数字电视设备开发、压缩算法优化设计、系统设备验收和评估、系统监测以及复用编码器带宽分配等应用领域。被测系统的输入是一些用于直接测试的短参考序列，这些参考序列使用实际的图像而不是测试信号。通过对主观和客观图像质量测量的对比可以得出这样的结论：主观测量结果会有某种程度的不确定性，某些场景的主观质量与客观质量没有很好的相关性就能说明这个问题。为了使客观图像质量测量结果与主观评价结果有很好的相关性，必须保证输入到图像质量矩阵的两个序列的处理方法与主观测量所用的方式相同。1．不同视频类型、压缩比与图像这组测试可以了解不同节目内容对图像质量的影响。2．不同比特率的4∶2∶2，4∶2∶0和JPEG编码与图像质量的这一组测试使用Mobile/Calendar测试序列，该序列具有慢速随机运动的特性，码率从4Mbit/s到40Mbit/s变化，分别测试了MPEG4∶2∶2和4∶2∶0以及JPEG编解码的结果。3．GOP使用Mobile/Calendar测试序列，该序列具有慢速随机运动的特性，采用8Mbit/s码率编码。