影像工程是一個復(fù)雜的領(lǐng)域,其主要來自于它的多樣性及深度性。這個領(lǐng)域涵蓋了影像和圖像在后端應(yīng)用中的多個面項(xiàng),包括編譯碼技術(shù)、色彩處理、數(shù)據(jù)壓縮和質(zhì)量評估等。隨著影像技術(shù)不斷進(jìn)步,影像工程不僅涉及到如何高效地儲存和傳輸影像數(shù)據(jù),還需在處理過程中保持高質(zhì)量的圖像效果。
從色彩空間的選擇到壓縮算法的應(yīng)用,每一個環(huán)節(jié)都可能影響最終的影像質(zhì)量。因此,了解影像工程的各個技術(shù)細(xì)節(jié)和挑戰(zhàn),是確保影像系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)到良好效果的關(guān)鍵。
影像好不好,透過數(shù)據(jù)量化告訴你
在影像質(zhì)量的評估過程中,客觀數(shù)據(jù)是我們做出明智決策的基礎(chǔ)。常用的影像質(zhì)量評估指針包括峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio , PSNR)、影片多方法評分(Video Multimethod Assessment Fusion, VMAF)和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(Structural Similarity Index, SSIM):
峰值信噪比(PSNR):衡量原始影像與壓縮后影像之間的差異,值越高表示質(zhì)量越好。
影片多方法評分(VMAF):由Netflix開發(fā),綜合多種方法來評估影像質(zhì)量,能更準(zhǔn)確地反映人眼觀感。
結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM):專注于影像的結(jié)構(gòu)信息,相比PSNR更能反映視覺質(zhì)量。
綜合這些數(shù)據(jù),我們能夠更準(zhǔn)確地評估影像質(zhì)量,并選擇更適合特定應(yīng)用需求的方案。無論是追求極致的畫質(zhì)還是追求資源效率,數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)都為我們提供了科學(xué)依據(jù),確保每一個選擇都經(jīng)得起考驗(yàn)!
案例分享:用客觀指針揭開影像質(zhì)量的真相
我們挑選了市面上的影像擷取卡來進(jìn)行測試與分析,影像在經(jīng)過擷取卡處理之后,是否能夠保持影像質(zhì)量呢?
我們先用主觀的角度來看看這四張圖片,你覺得哪一張的質(zhì)量更好呢?
透過分析之后得到的結(jié)果如下:
PSNR
- Sample 1和Sample 3 & 4的PSNR都高于30dB,達(dá)到我們設(shè)定的基線。
- Sample 2的PSNR則低于基線,顯示出其影像質(zhì)量不佳。
VMAF
- Sample 1和Sample 3 & 4的VMAF分?jǐn)?shù)均高于80,顯示出高質(zhì)量的視覺效果。
- Sample 2的VMAF分?jǐn)?shù)明顯低于基線,進(jìn)一步驗(yàn)證了其質(zhì)量問題。
SSIM
- Sample 1和Sample 3 & 4的SSIM分?jǐn)?shù)均接近或高于9,顯示出良好的結(jié)構(gòu)相似性。
- Sample 2的SSIM分?jǐn)?shù)遠(yuǎn)低于基線,表明其結(jié)構(gòu)相似性不佳。
總結(jié)與分析
Sample 1:雖然這款樣本的PSNR、VMAF和SSIM三項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到了基準(zhǔn)要求,但由于動態(tài)畫面處理能力較差,部分畫面的評分較低,從而影響了整體數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。
Sample 2:這款樣本由于使用了不同的接口,并串接了一個接口轉(zhuǎn)換器來轉(zhuǎn)換接口。因?yàn)槭?bit訊號來源,輸入到10bit的接口,這也導(dǎo)致影像在轉(zhuǎn)換后的畫質(zhì)明顯變差,數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)也反映出這一點(diǎn),其評估后的數(shù)據(jù)明顯低于其他樣本,不建議使用這樣的串接方法。
Sample 3 & 4:這兩款樣本的表現(xiàn)非常優(yōu)秀,這得益于其高階圖像處理器,在動態(tài)畫面的處理速度和質(zhì)量上均表現(xiàn)出色,其數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超我們設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)。
綜合結(jié)果表明,高階圖像處理器在保持影像質(zhì)量方面具有明顯優(yōu)勢,而接口轉(zhuǎn)換和訊號處理的不足會顯著影響影像質(zhì)量。
影像質(zhì)量評估指針–多元應(yīng)用場域及使用時機(jī)
現(xiàn)代的3C產(chǎn)品越來越多樣化,PSNR、VMAF 和 SSIM 等影像質(zhì)量評估工具可以廣泛應(yīng)用在多個領(lǐng)域,例如:
- 視頻會議系統(tǒng)
- 視訊監(jiān)控設(shè)備
- 影音串流媒體服務(wù)
- 顯示設(shè)備質(zhì)量驗(yàn)證測試
- 內(nèi)容創(chuàng)作與編輯軟件
- 視訊編譯碼器開發(fā)
這些指標(biāo)透過定量分析,可以協(xié)助制造商和服務(wù)供貨商提升產(chǎn)品競爭力,確保用戶獲得理想的視覺體驗(yàn)。
為何影像質(zhì)量不如預(yù)期?
影像質(zhì)量下降的因素通常與圖像處理、壓縮和顯示技術(shù)息息相關(guān)。以下為一些常見造成影像質(zhì)量的下降因素:
- 壓縮損失:壓縮過程中可能引入塊狀效應(yīng)、模糊和顏色失真
- 色彩處理:色彩轉(zhuǎn)換可能導(dǎo)致顏色偏差或細(xì)節(jié)損失。
- 分辨率降低:減少分辨率會使影像變模糊和失去細(xì)節(jié)。
- 噪聲:噪聲會使影像看起來雜亂或模糊。
- 運(yùn)算精度:計算過程中的量化誤差會影響影像質(zhì)量。
- 顯示器問題:顯示器的色彩準(zhǔn)確性和設(shè)定會影響影像顯示效果。
- 視覺效果:運(yùn)動模糊和邊緣效應(yīng)可能會損害影像清晰度。
- 數(shù)據(jù)傳輸問題:傳輸過程中的丟包或錯誤會損害影像質(zhì)量。
了解這些影像質(zhì)量下降的因素可以幫助在圖像處理和傳輸過程中做出更好的選擇,以保持高質(zhì)量的視覺效果。
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