Camera 图像质量主观评测方法

一．概况：

评估 Camera 的图像质量是一个复杂的工作，我们可以按照一些测试标准，借助一些测试仪器，进行客观项的测试，通过客观数据来测评一个图像的质量。Camera 图像毕竟是给人看的，图像质量最终还是要人的感官来体现，所以这里我们要加入主观测评来定义图像质量。但是由于主观评测一般很难数据化和具体化，所以很难准确定义，这里介绍一个“五分制图像质量主观评测法”图像评测方法。希望可以对一些 Camera 产品的图像质量评测有帮助。

二．五分制图像质量主观评测法

评价应该采用专业人士和非专业人士共同组成的专家组来评价，建议参与人数 5～12，评测过程中可提过程，不讨论结果（可提要测试什么，但不能讨论图像效果怎么样），对每个项目按照 5 分制打分。参与评测人员参考以上五分制对所有的图像质量维度进行打分，
在打分时可扩展到一位小数对结果进行修正。对正向或中性维度可参考表 2-1 中“五级质量制”进行评分，比如清晰度、色彩还原等；对负向维度可参考表 2-1 中“五级损伤制”，去噪效果、去隔行效果、亮色串扰等。

按表 2-1“五分制”评分后可对结果做以修正，精确到扩展一位，即可以给出一位小数部分的评分。如，大致看了某视频序列后，觉得图像质量一般，初步评分为 3，之后在后几个序列中，感觉还可以提升，这时可将该维度评分修正为 3.2。修正时根据场景在实际引用中的重要性考虑修正评分的幅度。

图像质量主观评价时，发现存在的明显缺陷，如物体移动时图像边缘明显的锯齿状、断裂等现象。应根据程度给对应的评价维度降分，甚至到最低。
参评人员打分结果最多可精确到小数点后 1 位，但最终的数据处理结果精确到小数点后 2 位。所有产品保持黑盒，参与人员不能有明示或暗示具体的产品及其型号，评测数据记录中以代号，如 A、B、C 替代，评测完毕后方可进行具体产品的讨论。

评测概要表述如下：
产品黑盒
评估人员（专业人士和非专业人士 5~12 人）
总体粗略印象（1、2、3、4、5）
根据具体场景修正评分（一般精度 0.1）
汇总平均（精度 0.01）（该结果为产品最终评估结果）

分数	Level	五级质量制<正向>	五级损伤制<逆向>
5	优	图像质量极佳，十分满意	图像上无法察觉有损伤或干扰存在
4	良	图像好，比较满意	图像上有稍可察觉的损伤或干扰，但并不令人讨厌
3	中	图像一般，可以接受	图像上有明显察觉的损伤或干扰，令人有些讨厌
2	差	图像较差，勉强可看	图像上损伤或干扰较严重，令人相当讨厌
1	劣	图像低劣，无法观看	图像上损伤或干扰及严重，不能观看

表 2-1 五分制图像质量主观评测法

三．五分值主观维度评估方式

No	测试维度	参考关注方式	参考评分方式（仅供参考，不限定，根据各维度总体印象打分 1～5，不能超过 5，不低于 0，然后根据以下情况进行评分修正）
1	清晰度	主要观察静止、运动物体的纹理，亮处纹理、暗处纹理；	图像混叠（线条叠加再一起，虽线条清楚，但不是原图像内容 -0.1）；图像假 -0.2；无加分项；运动时，运动主题模糊 -0.2，运动时，静止背景模糊 -0.3；反之为加相应分；亮处细节好（亮处可看清 +0.1），暗处细节好（暗处可看清+0.1）；反之加分；边缘重影（含白边等现象）-0.2；无加分项；图像完全不可辨 -5；人脸不可或难以分辨 -0.2；人脸可分辨 +0.2；车牌不可辨 -0.1；车牌可分辨 +0.1；其他因素（必须先及时提改标准，方能应用）。
2	对比度	主要关注局部对比度及通透行	局部对比度好(亮处不过曝，暗处够亮) +0.2；/局部对比度低 -0.2；整体图像通透 +0.2；/整体图像通透性差 -0.2；图像完全不可见 -5。
3	去噪	图像噪声大小	由于噪声，背景图像无法分辨 -0.2 噪声颗粒感很大 -0.1，噪声细碎 -0.1；色度噪声成条状 -0.2；（特指编码）十字噪声等 -0.2；噪声数量较大 -0.1；画面干净 +0.1。

4	色彩还原	色彩还原主要包含三个方面：白平衡（灰色的还原）、饱和度、色彩偏差	全局的整理偏色，-0.5；灰色区域出现其他颜色（白平衡）-0.2；大面积纯色导致灰色偏色，每例现象 -0.1；混合光源导致偏色 -0.1；色彩偏淡 -0.1；人眼可识别出来的颜色偏差（肤色-0.3，天空-0.2，树叶-0.3）。
5	锯齿	边缘的平滑程度	目测每个锯齿所占据像素大小，目测可以看到的每个像素扣 1 分。
6	闪烁	画面整理或局部边缘的明暗变化	明显的 AE 闪烁，-0.5；明显的 AWB 闪烁，-0.5；边缘/线条产生的剧烈闪烁，-0.3。
7	伪彩	密集的条纹处出现的源图像中不存在的颜色不包含紫边？	全屏的摩尔纹，-0.5；伪彩闪烁，-0.2；彩条和纹理线条的比例 1:1，-0.5。
8	块效应	由量化步长较大引起的图像效果损失，这里侧重于静态图像（单幅或暂停）图像出现的马赛克现象，	块较大，-0.3；块数量多，-0.2。
9	呼吸效应	图像帧间参考引起的累计损伤，和块效应不同，该现象属于动态效果，连续播放观察图像是否存在动态“刷新”现象；	画面比例占到全屏，-0.3；图像方块刷新现象程度剧烈，-0.3。
10	拖影	物体运动后背景出现的残留或者在运动物体上出现背景图像的边缘或纹理	运动物体出现背景的边缘线条等 -0.2；运动物体背后出现残留 -0.3；出现颜色残留 -0.2；仅运动物体过后出现大量噪声 -0.1。
11	（肤色）还原	属于色彩还原中的

一个专项，专用于
肤色的还原

肤色失真，偏向其他颜色 -0.5；
肤色偏淡或过饱和 -0.2。

亮处细节于评估亮处细节

属于清晰度中的一
个专项测试，仅用分细节，难以分辨 -0.2。

亮处过亮，无法分辨 -0.3；
较亮处可以压制，物体分辨清楚 +0.2；较亮处损失部

13	暗处细节	属于清晰度中的一个专项测试，仅用于评估暗处细节	暗处过暗，无法分辨，-0.3；较暗处可以提升，物体分辨清楚 +0.2；较暗处损失部分细节，难以分辨 -0.2。
14	紫边	亮处边缘出现的紫色现象	点光源，目测光源紫边相比光源直径每 20% -0.1；面光源，目测紫色边缘的宽度，每 2 像素 -0.1；实际强光照射的物体，目测边缘紫色的宽度，每像素 - 0.1；画面大片紫色现象 -0.3。
15	亮度	专项，属于清晰度子项，仅指较暗处画面的明亮程度	画面整体亮度近同正常照度人眼实景 +0.2；画面亮度较低，部分物体不可见 -0.2；画面完全过暗，-0.2；画面过亮，-0.1。

表 3-1 五分值主观维度评估表

四．五分值主观维度评估方式

在主观维度的评估中，评测人员在每个场景中给相应维度独立打分，各维度取平均即
为该场景的评分，所有场景的平均分加权后即得到全场景的加权分，这个即可视为总分。

评测人员使用的评测表举例，如下表 4-1 所示

测试维度	A 产品	B 产品	备注
静物场景	5.0	5.0	-
人物场景	5.0	5.0	-
远景场景	5.0	5.0	-
宽动态场景	5.0	5.0	-
低照度场景	5.0	5.0	-
复杂纹理场景	5.0	5.0	-
运动场景	5.0	5.0	-
光线变化场景（AE）	5.0	5.0	-
强光场景	5.0	5.0	-
开阔场景	5.0	5.0	-
外场 AWB	5.0	5.0	-
外场低照度	5.0	5.0	-
外场运动	5.0	5.0	-
外场强光抑制	5.0	5.0	-
关键维度加权平均	-	-	-

表 4-1 主观维度评估表示例

五．五分值主观维度评估方式

评测结果分级	指标	单维度	全部维度加权	关键维度加权	备注
A 级—有竞争力的产品	Passed	≥3.0	高于标杆	高于标杆	全部条件成立
B 级—质量（图像）达标的产品	Passed	≥3.0	高于标杆	-	全部条件成立
C 级—不合格或无竞争力产品	Failed	-	低于标杆	低于标杆	达成条件之一

表 5-1 数据结果及应用示例

标杆：在参与评测前由版本测试策略制定。
单维度：参与主观评测的每个维度

参考文献：

“Hisilicon IP Camera 图像质量测试标准”

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4	色彩还原	色彩还原主要包含三个方面：白平衡（灰色的还原）、饱和度、色彩偏差	全局的整理偏色，-0.5；灰色区域出现其他颜色（白平衡）-0.2；大面积纯色导致灰色偏色，每例现象 -0.1；混合光源导致偏色 -0.1；色彩偏淡 -0.1；人眼可识别出来的颜色偏差（肤色-0.3，天空-0.2，树叶-0.3）。
5	锯齿	边缘的平滑程度	目测每个锯齿所占据像素大小，目测可以看到的每个像素扣 1 分。
6	闪烁	画面整理或局部边缘的明暗变化	明显的 AE 闪烁，-0.5；明显的 AWB 闪烁，-0.5；边缘/线条产生的剧烈闪烁，-0.3。
7	伪彩	密集的条纹处出现的源图像中不存在的颜色不包含紫边？	全屏的摩尔纹，-0.5；伪彩闪烁，-0.2；彩条和纹理线条的比例 1:1，-0.5。
8	块效应	由量化步长较大引起的图像效果损失，这里侧重于静态图像（单幅或暂停）图像出现的马赛克现象，	块较大，-0.3；块数量多，-0.2。
9	呼吸效应	图像帧间参考引起的累计损伤，和块效应不同，该现象属于动态效果，连续播放观察图像是否存在动态“刷新”现象；	画面比例占到全屏，-0.3；图像方块刷新现象程度剧烈，-0.3。
10	拖影	物体运动后背景出现的残留或者在运动物体上出现背景图像的边缘或纹理	运动物体出现背景的边缘线条等 -0.2；运动物体背后出现残留 -0.3；出现颜色残留 -0.2；仅运动物体过后出现大量噪声 -0.1。
11	（肤色）还原	属于色彩还原中的

Camera 图像质量主观评测方法

评论

Marlon

2020年10月15日