Assuring Video Quality

Over the next 2 years, 当我们接近一个处理能力足以产生体面甚至高质量实时编码的世界时, 专业编码和转码市场的区别将很快从性能转向质量. 

至少这是一种理论. After all, the reasoning goes, 如果每个人的编码器都能实时生成内容, 甚至比实时还要快, 除了质量，还有什么能让解决方案脱颖而出?

虽然我们还没有达到所有系统都能平等运行的地步, 我们正处于一个转折点，在这个转折点上，将质量作为一个决定性因素是有意义的. 

定义质量方法

In the quality debate, 似乎有两种基本方法:务实的方法和技术的方法. 

务实的方法通常归结为内容所有者和他们的“黄金眼”压缩者的决定, 平衡“足够好”和太长的编码时间. Still, 这种平衡并不会限制付费内容所有者对速度和质量的追求:“圣杯”就是速度, 以尽可能高的质量实时(或比基于文件的转码更快)编码内容的健壮系统.

In other words, 对物理定律的否定, 正如Transitions 2010年首届“最佳工作流程”研究的一位参与者在2010年中后期查看了这组比较测试的初步结果后简洁地指出的那样, 我们在哪里尝试平衡性能, quality, 以及一些世界上最好的编码和转码系统的工作流程区别.

The technical approach, on the other hand, 试图将质量分解成数值, 使用各种与人类感知有不同程度相关性的测试. 虽然这种定量方法还不能解决一些较新的交付解决方案, 例如自适应比特率(ABR)和点对点(P2P)传输, 技术方法是基线内容质量的起点.

这场质量之争的技术因素到底是什么, 以及我们如何进行质量测量，而不仅仅是对个人来说是好的?

如果能列出四到五个要点就好了, 事实证明，就连元素本身也存在争议, 这取决于是否围绕视频亮度的质量进行讨论, the image, or the delivery network.

用于分析解码视频,Stefan Winkler和Praveen Mohandas在提交给IEEE传输广播杂志的一篇论文中写道, “我们可以区分数据指标, 哪个测量信号的保真度而不考虑其内容, and picture metrics, 哪些视视频数据为其所包含的视觉信息. 用于分组网络上的压缩视频传输, 也有基于数据包或比特流的度量, 哪一个看包头信息和编码的比特流直接没有完全解码视频. Furthermore, 度量标准可以分为全参考, no-reference, 并根据他们需要的参考信息量减少参考度量.”

Got that? In other words, 这取决于你测量的是网络的哪一部分, 目前有许多质量测量方法.