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使用HeatMap进行视频质量检测

视频压缩算法利用了人眼无法有效感知高频分量这一事实。通过将比特差异地分配给各种空间频率分量,视频压缩可通过“几乎没有”明显的视觉伪像来减小图像大小。这是通过将图片分成小块并对其差分系数进行有效且有效率的编码来实现的。但是,如果视频编码器主动压缩输入,则这些块可能会引入人眼可见的伪像。
PSNR是用于检查来自原始输入的编码视频保真度的工具之一。我们在此关注的视频编码器是有损耗的,并且计算PSNR不会突出视觉上相关的失配。尽管存在这些缺点,但PSNR仍然是一种出色的过滤工具,可以突出显示重构输出中的区域以供进一步研究。在Pathpartner,我们已经开发了“ PSNR HeatMap”工具,“以可视化基于块的PSNR”。

PSNR HeatMap的工作原理:

PSNR HeatMap工具将重建的流和原始流作为输入。它将计算逐块PSNR(块大小是可配置的)。此逐块PSNR映射到颜色表,该表具有从绿色到红色的渐进式颜色渐变。映射的颜色值将分配给色度Cr,而色度Cb对于每个输出像素均被强制为零。同时将Cb和Cr分量都设置为零会给渲染的图片带来绿色。当我们将Cr值从0更改为0xFF时,覆盖色调将从绿色变为红色。保持Cb分量为零将确保没有其他颜色叠加在渲染的图片上。PSNR颜色映射是这样的:如果PSNR值大于52,则将呈现绿色调,而PSNR小于25时,将呈现红色调。



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