視頻質量客觀測試是利用機器或程序來評價視頻質量的方法，由運行特定算法的程序或機器完成視頻處理效果的優(yōu)劣評價，排除了主觀評價時的外在條件及人員差異性的影響。
1.引言
　　決定一個視頻系統(tǒng)的好壞主要在于其視頻處理效果，而如何評價視頻處理效果則是以一個比較棘手的問題。目前常用的方法就是通過人眼來直接觀看，但是由于人眼的主觀性及觀看人員的單體差異性，對于同樣的視頻處理結果，不同的人的感受是不一樣的；此外，燈光、觀看距離、顯示設備等外在條件也會限制觀看人員的評價結果。為體現公平性，在評價一個視頻系統(tǒng)之前，通常需要召集多個經過培訓的觀看人員，并搭建一個燈光、觀看距離、顯示設備都固定的觀看室，整個過程繁瑣且耗費時間較長、成本較大。為解決主觀評價存在的缺陷，多個研究機構提出了視頻質量客觀測試方法，即利用機器或程序來評價視頻質量的方法，由運行特定算法的程序或機器完成視頻處理效果的優(yōu)劣評價，這樣就排除了主觀評價時的外在條件及人員差異性的影響。
2.視頻質量客觀測試原理、測試模型及標準
　　2.1 測試原理
　　目前常用的主要基于以下兩種：
　　通過計算參考和測試圖像之間的峰值信噪比來確定視頻處理系統(tǒng)的優(yōu)劣（原理如圖1所示）。其計算公式為：

　　PSNR計算起來簡單、快捷，實現起來較容易，而且對于檢測視頻處理硬件及軟件具有很好的幫助作用，但其測試結果與人眼的主觀感受相差較大，目前只是作為視頻處理系統(tǒng)設計開發(fā)過程中的一個參考值，不能作為視頻處理系統(tǒng)的評價標準。
　　在人眼視覺模型研究的基礎上，建立一定的統(tǒng)計數學模型，通過該數學模型來提取參考視頻和測試視頻中人眼較敏感的亮度、邊緣、連貫性等特征信息，再對這些提取的特征進行差分比較之后給出評價值。基本原理及處理過程如圖2所示：

　　其測試過程基本模擬了人眼的主觀評價過程，因此其結果與主觀評價的結果一致性較高，可客觀反映視頻處理系統(tǒng)的優(yōu)劣。

CTI論壇編輯