基于人眼主观视觉的画质评价与提升.pdf

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2、ntheory视频内容分析2012， Perceptual Video Compression: A Survey#page#PART视频质量评价S#page#评价的定义从人眼主观特性出发刺激换能感觉知觉。换能和间值光波神经信号因人而异，趋势收敛，绝对阁值：absolutethreshold“一个比另一个清晰很多”差别阁值：differencethreshold，“我看不出什么差别JND Just Noticeable Difference1.一个人50%概率区分不同的界限2.人眼最大不可区分的界限#page#正确的执行测试ITU-RBT.2022指出显示器更新屏幕尺寸分辨率（英寸）6.5ip

3、honex2688124215.428801800Mac proDell23.519201080P2414H显示设备#page#画质评价标准美学分+B清晰度分=质量分世全69分22分39分60分79分88分97分#page#画质评价体系画质评价体系人工主观打分机器打分画质、码率报表平台全参考打分无参考打分连续单激励法转码对比双刺激法等大盘监控PSNR、VMAF自研算法#page#使用方式大模型保证精度近实时抽样GPU ForwardTensorRT加速#page#评分模型应用及效果W黄色；人工打分绿色：算法打分V基本趋势一致，具体有差异#page#专家作用黄金眼。上帝视角。敏感度高，宏观效果到

4、细节大规模主观测试：验证和纠偏，解决规模问题大众喜好#page#PART智美高清，基于人眼显著性的编码优化深度学习增强3#page#压缩后主观体验不变：why？DistortionStatsticalyStatticallyLossyLossless2017，PerceptuallyPerceptuallyvideosetLossyLosslessBirateTraditonal Distortionrceptual Distortion传统RD曲线没有考虑人眼特性人眼无法感知像素细小变化JND表明人眼感知和物理变化是非线性的#page#压缩后体验不变：ROI-显著性人脑对整图的关注度不均衡，

5、对注意力焦点投入了更多的资源#page#基于显著性的编码优化视频数：597个，包括单人多人，设备：眼动仪（EyeLink1000plus）聊天类，唱歌类，舞蹈类等类别采集人数：35（男22，女13）2#page#基于显奢性编码压缩102525405分以上=5分以下5分以上5分以下基于显著性压缩标准方法压缩橙色码率压缩40%视频，蓝色原视频。#page#大分差视频分析观察发现，视频中人脸轮廊区域存在不同程度的失真。经过分析，针对上述类别（户外直播、跳舞、头部运动）的视频，人对运动（例如人脸由远及近）过程中出现的轮廊失真情况较敏感。#page#人脸关键点优化（a）原始视频（b）压缩视频（c）轮廊优

6、化#page#MRS-NetMuti-Scale Recurrent Scalable Network for Face QualityEnhancement of Compressed VideoWhole regionAverage 33.91dBAvcrage 31.96dEL109154655647002Sequence labels人脸区域呈现明显分布人脸的质量明显比整图要低#page#MRS-NetMFOE2.0RawMRS-NetSmallidyol atsnsseMedium32H265 basclincMFQE2.0MRS-NctFrames12013014015016017