全参考视频质量评价方法(PSNR,SSIM)以及与MOS转换模型

本文介绍了两种常见的全参考视频质量评价方法:PSNR 和 SSIM。PSNR 峰值信噪比简单易用但不能完全反映人眼主观感受;SSIM 结构相似性则能更好地体现视觉效果。文中还提供了这两种指标与主观评分 MOS 的转换模型。

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全参考视频质量评价方法(PSNR,SSIM)以及与MOS转换模型

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369

最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种:

PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受。一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好。

SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受。一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好。

PSNR,SSIM计算有如下工具可选:

MSU Video Quality Measurement Tool:商业软件,图形化界面,易上手,使用有限制。

Evalvid中的psnr.exe:开源软件,命令行界面,使用无限制。推荐,适合批处理。

 

偶然发现了一个很好的网站。里面包含了大量主观评价算法的数据,导入到Matlab中就可以使用。

http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm

注:MOS(Mean Opnion Score,平均意见分)是主观评价实验之后,得到的主观分数,取值0-100,值越大,代表主观感受越好。

 

以下实验数据来自Live数据库http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/

PSNR主观感受与客观分数之间的关系:

拟合结果:MOS = -24.3816 *( 0.5 - 1./(1 + exp(-0.56962 * (PSNR - 27.49855)))) + 1.9663*PSNR   -2.37071;

 

SSIM主观感受与客观分数之间的关系:

拟合结果:MOS = 2062.3 * (1/(1 + EXP(-11.8 * (SSIM - 1.3)))+0.5) + 40.6*SSIM -1035.6

### MOS评价指标的定义 MOS(Mean Opinion Score)是一种用于评估图像或视频质量的主观评价方法。它通过收集大量人类观察者的评分并计算平均值得到最终的质量分数[^2]。这种评价方式不依赖于原始参考图像,因此更适合实际应用场景下的用户体验评估。 相比于传统的客观评价标准(如PSNRSSIM),MOS能够更好地反映人类视觉系统的感知特性。这是因为传统方法主要关注像素级差异,而忽视了人眼对某些细节的关注程度以及整体画面感受的影响。 --- ### 超分辨率重建中的MOS应用 在超分辨率图像重建领域,MOS被广泛应用于模型性能的验证阶段。具体来说: - **数据采集**:邀请一组测试人员作为观察者参实验。每位参者仅需观看经过不同算法处理后的低分辨率至高分辨率转换结果图片,并依据个人判断给出1~5分之间的整数值打分(其中1表示最差效果,5代表最佳表现)[^4]。 - **统计分析**:将所有个体意见汇总起来求取算术均值即得到该组样本对应的MOS得分。较高的MOS意味着更好的视觉体验,在一定程度上说明所采用的技术方案具有更高的实用价值。 此外值得注意的是,由于每个人的审美偏好存在差异性,所以为了提高测量精度通常会增加样本数量来减少随机误差带来的影响。 ```python def calculate_mos(scores): """ 计算MOS(Mean Opinion Score) 参数: scores (list): 所有观察者的评分列表 返回: float: 平均意见得分(MOS) """ mos = sum(scores) / len(scores) return round(mos, 2) # 示例代码 observer_scores = [4, 5, 3, 4, 5, 4, 3, 4, 5, 4] mos_result = calculate_mos(observer_scores) print(f"MOS得分为: {mos_result}") ``` 上述Python函数展示了如何简单实现基于输入评分集合计算得出相应的MOS数值过程。 --- ### 主观客观评价对比 尽管MOS提供了贴近真实世界需求的结果反馈机制,但它也存在着耗时较长且成本较高缺点。相比之下自动化工具则可以快速完成大批量素材检测任务。然而当追求极致用户体验优化目标时,则往往倾向于优先采纳此类更为直观可靠的评判准则。 综上所述,在选择适合自己的项目进展监控手段之前应当充分权衡两者利弊关系后再做决定。 --- ####
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