标签: 影像质量

影像工程领域涵盖了影像和图像在后端应用中的多个面向，包含了：编译码技术、色彩处理、数据压缩和影像质量评估等，是极具深度与多样性的复杂领域，而了解影像工程的各项技术和挑战，便是确保影像质量能在各样实际应用中，达到最佳效果的关键。 客观评比没做到，面临难题 国内一家STB ODM客户A面临了市场客诉问题，其下游客户(Carrier)B反映他们所提供的STB产品，遭用户抱怨影像质量不佳！ 视觉感官是很主观的判断，所以需要有客观的工具方法，藉由数据来左证产品展现出的真正影像质量！这家STB ODM客户A只有委托我们协助他们取得HDMI、Wi-Fi、BT、USB等相关认证服务，对于产品本身的功能及效能验证，客户A认为他们内部的验证范围已经足够。但在客诉后，客户A便联系我们，说明此次的案例背景，我们从访谈中了解到：客户A欠缺以客观的评比工具来产生数据数据，无法藉由实验数据来说明产品的影像质量，进而说服下游客户B。 质量如何评估？有什么解决方法？ 影响影像质量的原因很多，必须了解影像工程的各个技术细节和挑战，才能确保影像质量能在各应用场景中，达到最佳效果。百佳泰提案建议：藉由影像工具产生的客观数据数据，在影像质量的评估过程中，找出合适的解决方案，其中常用的影像质量评估指针如下： PSNR(峰值信噪比)： 衡量原始影像与压缩后影像之间的差异，值越高表示质量越好。 VMAF(影片多方法评分)： 由Netflix开发，综合多种方法来评估影像质量，能更准确地反映人眼观感。 SSIM(结构相似性指数)： 专注于影像的结构信息，相比PSNR更能反映视觉质量。 综合上述指针产出的数据数据，便能让客户在影像调校上，选择更适合特定应用需求的方案。 百佳泰在客户调校STB参数的前后，分别截取output的影像，再以上述的评估指针量测数据，透过客观分析之后得到的结果如下： 调校前后的影像 从PSNR量测数据可以得知： 该产品在调校前，其PSNR为56dB，低于基线的30.0dB，故影像质量不佳 产品在调校后，其PSNR为28dB，高于设定的基线30.0dB，影像质量佳，符合消费者的期待 影像质量提升了31%

影像工程是一个复杂的领域，其主要来自于它的多样性及深度性。这个领域涵盖了影像和图像在后端应用中的多个面项，包括编译码技术、色彩处理、数据压缩和质量评估等。随着影像技术不断进步，影像工程不仅涉及到如何高效地储存和传输影像数据，还需在处理过程中保持高质量的图像效果。 从色彩空间的选择到压缩算法的应用，每一个环节都可能影响最终的影像质量。因此，了解影像工程的各个技术细节和挑战，是确保影像系统在实际应用中达到良好效果的关键。 影像好不好，透过数据量化告诉你 在影像质量的评估过程中，客观数据是我们做出明智决策的基础。常用的影像质量评估指针包括峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio , PSNR）、影片多方法评分（Video Multimethod Assessment Fusion, VMAF）和结构相似性指数（Structural Similarity Index, SSIM）： ◆ 峰值信噪比（PSNR） ：衡量原始影像与压缩后影像之间的差异，值越高表示质量越好。 ◆ 影片多方法评分（VMAF） ：由Netflix开发，综合多种方法来评估影像质量，能更准确地反映人眼观感。 ◆ 结构相似性指数（SSIM） ：专注于影像的结构信息，相比PSNR更能反映视觉质量。 综合这些数据，我们能够更准确地评估影像质量，并选择更适合特定应用需求的方案。无论是追求极致的画质还是追求资源效率，数据数据都为我们提供了科学依据，确保每一个选择都经得起考验！ 案例分享：用客观指针揭开影像质量的真相 我们挑选了市面上的影像撷取卡来进行测试与分析，影像在经过撷取卡处理之后，是否能够保持影像质量呢？ 我们先用主观的角度来看看这四张图片，你觉得哪一张的质量更好呢？ 透过分析之后得到的结果如下： PSNR Sample 1和Sample 3 & 4的PSNR都高于30dB，达到我们设定的基线。 Sample 2的PSNR则低于基线，显示出其影像质量不佳。 VMAF Sample 1和Sample 3 & 4的VMAF分数均高于80，显示出高质量的视觉效果。 Sample 2的VMAF分数明显低于基线，进一步验证了其质量问题。 SSIM Sample 1和Sample 3 & 4的SSIM分数均接近或高于9，显示出良好的结构相似性。 Sample 2的SSIM分数远低于基线，表明其结构相似性不佳。 总结与分析 Sample 1： 虽然这款样本的PSNR、VMAF和SSIM三项指标均达到了基准要求，但由于动态画面处理能力较差，部分画面的评分较低，从而影响了整体数据的表现。 Sample 2： 这款样本由于使用了不同的接口，并串接了一个接口转换器来转换接口。因为是8bit讯号来源，输入到10bit的接口，这也导致影像在转换后的画质明显变差，数据数据也反映出这一点，其评估后的数据明显低于其他样本，不建议使用这样的串接方法。 Sample 3 & 4： 这两款样本的表现非常优秀，这得益于其高阶图像处理器，在动态画面的处理速度和质量上均表现出色，其数据远超我们设定的标准。 综合结果表明，高阶图像处理器在保持影像质量方面具有明显优势，而接口转换和讯号处理的不足会显著影响影像质量。 影像质量评估指针–多元应用场域及使用时机 现代的3C产品越来越多样化，PSNR、VMAF 和 SSIM 等影像质量评估工具可以广泛应用在多个领域，例如： 视频会议系统 视讯监控设备 影音串流媒体服务 显示设备质量验证测试 内容创作与编辑软件 视讯编译码器开发 这些指标透过定量分析，可以协助制造商和服务供货商提升产品竞争力，确保用户获得理想的视觉体验。 为何影像质量不如预期？ 影像质量下降的因素通常与图像处理、压缩和显示技术息息相关。以下为一些常见造成影像质量的下降因素： 压缩损失 ：压缩过程中可能引入块状效应、模糊和颜色失真 色彩处理 ：色彩转换可能导致颜色偏差或细节损失。 分辨率降低 ：减少分辨率会使影像变模糊和失去细节。 噪声 ：噪声会使影像看起来杂乱或模糊。 运算精度 ：计算过程中的量化误差会影响影像质量。 显示器问题 ：显示器的色彩准确性和设定会影响影像显示效果。 视觉效果 ：运动模糊和边缘效应可能会损害影像清晰度。 数据传输问题 ：传输过程中的丢包或错误会损害影像质量。 了解这些影像质量下降的因素可以帮助在图像处理和传输过程中做出更好的选择，以保持高质量的视觉效果。

汽车会在各种环境下行驶，行车记录仪自然也会需要因应各种光线照明、温度和天气的真实条件。不论现在是日正当中还是夜幕低垂、天气是风和日丽抑或刮风下雨，行车记录器能否在各种特定场景下同样保持正常的影像质量，对行车记录器制造商来说才是真正考验的开始！ 行车记录仪的真本事：特殊场景下的实际表现 除了白天及夜晚的场景外，汽车行驶于道路中还有许多的特殊场景都是你我在日常生活中经常会遇到的情况，然而这些特定场景都非常有可能会对行车记录仪的表现产生影响： 隧道及室内停车场光源的亮暗快速变化。 绿树成荫的街道，从枝叶缝隙中洒下的阳光。 在漆黑的夜晚中，只剩交通号志的微弱照明 急驶而来的对向车灯 夕阳余晖，不能直视的强烈光线 为了针对这些使用场景下的实际表现对症下药，许多厂商会透过以下技术对自家的产品采取进一步的优化及调校，让行车记录仪不管是在日间或是夜间录像，都能获得绝佳的成像品质。 加大光圈的镜头 高感光组件 HDR技术 对齐及自动曝光/自动白平衡同步 Image Quality(IQ)测试设备 考虑到行车 纪录仪 的各式应用场景，建置充足完善的Image Quality(IQ)测试设备和环境在整体的产品开发 时程 中便 必不可省 ！针对行车记录仪产品，宜考虑以下测试 色彩误差 (Color Accuracy) 色彩饱和度 (Color Saturation) 白平衡 (White Balance) 动态范围 (Dynamic range) 细节保留 (Texture Fidelity) 曝光精准 (Exposure Accuracy) 讯号噪声比（Signal-to-Noise Ratio） 自动曝光速度 (Auto Exposure Speed) 自动对焦速度 (Auto Focus Speed) 自动白平衡速度 (Auto White Balance Speed)