基于HEVC编码的无参考PSNR算法研究.docVIP

  基于 HEVC 编码的无参考 PSNR 算法研究 郑远，常永宇，刘奕彤，杨大成** （北京邮电大学无线理论与技术实验室，北京 100876） 5 10 15 20 25 30 35 40 摘要：本文提出了一种基于 HEVC 编码视频的无参考 PSNR 算法。本文提出的方法采用 DCT 系数拉普拉斯分布模型，针对 HEVC 编码采用 4 种不同尺寸变换块的特点，分类计算不同 变换块的 PSNR 值，最终得到编码块像素总数加权的 PSNR 估计值，并编程实现了算法。实 验结果表明，本文提出的算法求得的无参考 PSNR 估计值和全参考 PSNR 计算值有着较好的 相关性和一致性，在一定应用场景下，皮尔逊相关系数高达 0.943 且均方根误差 RMSE 低于 2.11dB。最后，本文阐述了所提出算法的局限性和改进方向。 关键词：通信与信息系统；无参考 PSNR 算法；HEVC 编码；拉普拉斯分布 中图分类号：TN919.85 No-Reference PSNR Estimation Method Based on HEVC Coding ZHENG Yuan, CHANG Yongyu, LIU Yitong, YANG Dacheng (Wireless Theories and Technologies (WTT) Lab, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876) Abstract: In this paper, a no-reference PSNR estimation method based on HEVC coding is introduced. The proposed method adopts Laplace distribution model for DCT coefficients, finally obtaining coding blocks pixel-number weighted estimated PSNR value, which calculates coding blocks PSNR respectively based on four different sizes of transform blocks that HEVC adopts. Experiment results show that the proposed algorithm performs well, estimated PSNR value has a good correlation and consistency with the truth-value. In certain scenarios, the two value sets correlation coefficient can be as high as 0.943 while root mean square error of them is less than 2.11dB. Finally, this paper describes the limitations of the proposed algorithm and improved direction in further study. Key words: communication and information system; no-reference PSNR estimation; HEVC; Laplace distribution 0 引言 随着互联网以及移动互联网的飞速发展，视频业务成为网络数据业务的一项热门应用， 对视频质量的评价具有一定实用性。一般地，数字视频质量评价方法可以分为两大类：主观 质量评价和客观质量评价。根据对源参考视频信息的依赖程度，客观质量评价方法又可分为 三种：全参考客观质量评价（FR，Full Reference），部分参考客观质量评价（RR，Reduced Reference）和无参考客观质量评价（NR，No Reference）[1]。 在全参考质量评价中，基于全像素均方误差（MSE，Mean Squared Error）的峰值性噪 比（PSNR，Peak Signal to Noise Ratio）是最广泛使用的关键评价指标，在一些应用场景甚 至直接用来表征视频质量。由于需要源参考视频，在实际的视频通信系统中，全参考的 PSNR 方法的应用受到限制。无参考 PSNR 评价方法具有广泛实用性，以往的研究针对 MPEG-2 编码和 H.264 编码视频的 PSNR 估计方法已取得较好的成果。 Turaga[2]等提出了一种基于 M