Введение

Воспринимаемое ухудшение видео
Качество видео — это характеристика видео, прошедшего через систему передачи или обработки, описывающая воспринимаемое ухудшение видео (обычно по сравнению с исходным видео). Системы обработки видео могут вносить определенные искажения или артефакты в видеосигнал, негативно влияющие на восприятие пользователем. Для многих участников производства и дистрибуции видео обеспечение качества является важной задачей. Оценка качества видео выполняется для описания качества набора исследуемых видеопоследовательностей. Качество видео может оцениваться объективно (с помощью математических моделей) или субъективно (путем опроса пользователей). Кроме того, качество системы может быть определено в автономном режиме (например, в лабораторных условиях для разработки новых кодеков или сервисов) или в режиме реальной эксплуатации (для мониторинга и поддержания определенного уровня качества).

От аналогового к цифровому видео

С тех пор как в мире была записана и передана первая видеопоследовательность, было разработано множество систем обработки видео. Эти системы кодируют видеопотоки и передают их по различным типам сетей или каналов. В эпоху аналоговых видеосистем качество системы обработки видео можно было оценить, вычислив её частотную характеристику с помощью тестовых сигналов (например, набора цветных полос и окружностей). Цифровые видеосистемы практически полностью вытеснили аналоговые, и методы оценки качества изменились. Производительность системы цифровой обработки и передачи видео может существенно варьироваться и зависит от множества факторов, включая характеристики входного видеосигнала (например, количество движения или детализацию изображения), настройки, используемые при кодировании и передаче, а также качество канала или производительность сети.

Объективное качество видео

Объективные модели качества видео – это математические модели, которые аппроксимируют результаты, полученные при субъективной оценке качества, в ходе которой людей просят оценить качество видео. В этом контексте термин "модель" может относиться к простой статистической модели, в которой несколько независимых переменных (например, скорость потери пакетов в сети и параметры видеокодирования) сопоставляются с результатами, полученными в ходе субъективного теста оценки качества с использованием методов регрессии. Модель также может представлять собой более сложный алгоритм, реализованный в программном или аппаратном обеспечении.

Терминология

Термины "модель" и "метрика" часто используются как взаимозаменяемые в данной области для обозначения описательной статистики, которая служит индикатором качества. Термин "объективный" указывает на то, что модели качества, как правило, основаны на критериях, которые можно измерить объективно, то есть без влияния человеческой интерпретации. Их можно автоматически оценить с помощью компьютерной программы. В отличие от группы экспертов-оценщиков, объективная модель должна всегда детерминированно выдавать одинаковый балл качества для заданного набора входных параметров. Объективные модели качества иногда также называют инструментальными (моделями качества), чтобы подчеркнуть их применение в качестве измерительных инструментов. Некоторые авторы считают, что термин "объективный" может вводить в заблуждение, поскольку он подразумевает, что инструментальные измерения обладают объективностью, что справедливо лишь в тех случаях, когда их можно обобщить.

Использование и применение объективных моделей

Объективные модели качества видео могут применяться в различных областях. В разработке видеокодеков производительность кодека часто оценивается по показателям PSNR или SSIM. Для провайдеров услуг объективные модели могут использоваться для мониторинга системы. Например, IPTV-провайдер может выбрать мониторинг качества своих услуг с помощью объективных моделей, вместо опроса пользователей или ожидания жалоб клиентов на плохое качество видео. Лишь немногие из этих стандартов нашли коммерческое применение, включая PEVQ и VQuad HD. SSIM также входит в состав коммерчески доступного инструментария для оценки качества видео (SSIMWAVE). VMAF используется Netflix для оптимизации алгоритмов кодирования и потоковой передачи, а также для контроля качества всего транслируемого контента. Его также используют другие технологические компании, такие как Bitmovin, и он интегрирован в программное обеспечение, например FFmpeg. Объективную модель следует использовать только в том контексте, для которого она была разработана. Например, модель, разработанная с использованием конкретного видеокодека, не гарантирует точность применительно к другому видеокодеку. Аналогично, модель, обученная на тестах, проведенных на большом телевизионном экране, не следует использовать для оценки качества видео, просматриваемого на мобильном телефоне.

Другие подходы

При оценке качества видеокодека все упомянутые объективные методы могут потребовать повторных тестов после кодирования для определения параметров кодирования, обеспечивающих требуемый уровень визуального качества, что делает их ресурсоемкими, сложными и непрактичными для использования в реальных коммерческих приложениях. Ведутся исследования по разработке новых методов объективной оценки, позволяющих предсказывать воспринимаемый уровень качества видео до его фактического кодирования.

Субъективное качество видео

Основная цель многих объективных метрик качества видео — автоматически оценить мнение среднестатистического пользователя (зрителя) о качестве видео, обработанного системой. Процедуры субъективной оценки качества видео описаны в рекомендации ITU-R BT.500 и рекомендации ITU-T P.910. В ходе таких тестов группе зрителей демонстрируются видеопоследовательности. Мнения зрителей фиксируются и усредняются для получения среднего балла оценки (MOS), используемого для оценки качества каждой видеопоследовательности. Однако процедура тестирования может меняться в зависимости от типа тестируемой системы.