视频质量评价PSNR

PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）是最基础的视频质量评价方法。它的取值一般在20-50之间，值越大代表受损图片越接近原图片。PSNR通过对原始图像和失真图像进行像素的逐点对比，计算两幅图像像素点之间的误差，并由这些误差最终确定失真图像的质量评分。该方法由于计算简便、数学意义明确，在图像处理领域中应用最为广泛。

一幅MxN尺寸的图像的PSNR的计算公式如下所示：

其中xij 和yij 分别表示失真图像和原始图像对应像素点的灰度值；

i，j 分别代表图像的行和列；

L 是图像灰度值可到达的动态范围，8位的灰度图像的L=2^8-1=255。

如果已知SSD，MxN尺寸图像的PSNR公式如下所示。

MSE=SSD*1/(M*N)

PSNR=10*lg(255^2/MSE)

例如下图两张1080图片（左边是原图，右边是编码之后的图片，QP为17）的PSNR对比的结果 Y PSNR is 40.632022, U PSNR is 44.596545,V PSNR is 45.759277。

PSNR对比测试：
1080P视频测试：BasketballDrive_1920x1080_25_250.yuv
dp:17
Y PSNR is 40.632022, U PSNR is 44.596545,V PSNR is 45.759277
dp:28
Y PSNR is 38.834869, U PSNR is 42.445172,V PSNR is 42.977148
dp:32
Y PSNR is 38.144906, U PSNR is 41.265455,V PSNR is 41.705576
dp:36
Y PSNR is 37.527187, U PSNR is 40.110563,V PSNR is 40.551498
我们知道量化和反量化过程中，量化步长QP决定量化器的编码压缩率及图像精度。如果QP比较大，则量化值FQ动态范围越小，其相应的编码长度越小，但反量化是损失较多的图像细节，导致PSNR值越小。

代码：

// PSNR_CAL.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
//峰值信噪比PSNR衡量图像失真或是噪声水平的客观标准。2个图像之间PSNR值越大，则越相似。普遍基准为30dB，30dB以下的图像劣化较为明显。
#include "stdafx.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <math.h>#define VIDEO_WIDTH          1280
#define VIDEO_HEIGHT        720
#define VIDEO_FRAME_NUM         10 //frame number
//编码解码YUV
#define DEC_YUV_PATH            "E:\\yuv\\\\bs3.yuv"
//原YUV
#define REF_YUV_PATH            "E:\\yuv\\BasketballDrive_1920x1080_25_250.yuv"
#define REF_YUV_422         0 //1:reference yuv is 422 format, 0:reference yuv is 420 format
#define VIDEO_SIZE_Y        VIDEO_HEIGHT*VIDEO_WIDTH
#define VIDEO_SIZE_UV       (VIDEO_HEIGHT*VIDEO_WIDTH)>>1
#define VIDEO_SIZE_YUV      (VIDEO_SIZE_Y + VIDEO_SIZE_UV)
#define CONV422 0
#define CAL_PSNR 1int main()
{FILE *fp_dec;FILE *fp_ref;int i, j, k, comp;#if CAL_PSNRunsigned char line_dec[5000];unsigned char line_ref[5000];int  idiff;unsigned long diff_sum;int width, height;double psnr_frame;double psnr_sum[VIDEO_FRAME_NUM][3];double psnr_total[3];fp_dec = fopen(DEC_YUV_PATH, "rb");fp_ref = fopen(REF_YUV_PATH, "rb");if (fp_dec == NULL){printf("\n DEC YUV file not found\n");return 0;}if (fp_ref == NULL){printf("\n REF YUV file not found\n");return 0;}for (i = 0; i < VIDEO_FRAME_NUM; i++){  //Yfor (comp = 0; comp < 3; comp++){diff_sum = 0;if(comp ==0){width = VIDEO_WIDTH;height = VIDEO_HEIGHT;}else{width = VIDEO_WIDTH /2;height = VIDEO_HEIGHT /2;}for (j = 0; j < height; j++){fread(line_dec, 1, width, fp_dec);fread(line_ref, 1, width, fp_ref);//fwrite(line_ref, 1, width, fp_ref_422);//if(comp != 0)                            //UV//  fwrite(line_ref, 1, width, fp_ref_422);for (k = 0; k < width; k++){idiff = (int)(line_dec[k] - line_ref[k]);diff_sum += idiff*idiff;//if (k == 0 && j == 5 )// printf("stop at %d", k);}//if (comp != 0 && REF_YUV_422 == 1) // if 422 format, skip one chroma line// fread(line_dec, 1, width, fp_dec);}psnr_frame = (double)255 * 255 * width* height;psnr_sum[i][comp] = 10.0 * log10(psnr_frame / (double)diff_sum);}printf("frame %d, Y PSNR is %f, Cb PSNR is %f,Cr PSNR is %f \n", i, psnr_sum[i][0], psnr_sum[i][1], psnr_sum[i][2]);}psnr_total[0] = 0;psnr_total[1] = 0;psnr_total[2] = 0;for (i = 0; i<VIDEO_FRAME_NUM; i++){psnr_total[0] += psnr_sum[i][0];psnr_total[1] += psnr_sum[i][1];psnr_total[2] += psnr_sum[i][2];}psnr_total[0] = psnr_total[0] / (VIDEO_FRAME_NUM);psnr_total[1] = psnr_total[1] / (VIDEO_FRAME_NUM);psnr_total[2] = psnr_total[2] / (VIDEO_FRAME_NUM); printf("average PSNR of sequence is:\n Y PSNR is %f, U PSNR is %f,V PSNR is %f\n", psnr_total[0], psnr_total[1], psnr_total[2]);fclose(fp_dec);fclose(fp_ref);system("pause");
#endif#if CONV422//convert ref 4:2:0 yuv to interleave 4:2:2 yuvunsigned char Y_plane[VIDEO_SIZE_YUV];unsigned char U_plane[VIDEO_SIZE_Y / 4];unsigned char V_plane[VIDEO_SIZE_Y / 4];unsigned char YUV_plane[2 * VIDEO_SIZE_Y];unsigned char *pt0;unsigned char *pt1;unsigned char *pt2;unsigned char *pt3;fp_ref = fopen(REF_YUV_PATH, "rb");fp_ref_422 = fopen(REF_YUV422_ITLV_PATH, "wb");if (fp_ref == NULL){printf("\n REF YUV file not found\n");return 0;}if (fp_ref_422 == NULL){printf("\n REF 422 YUV file not found\n");return 0;}for (i = 0; i < VIDEO_FRAME_NUM_CONV; i++){fread(Y_plane, 1, VIDEO_SIZE_Y, fp_ref);fread(U_plane, 1, VIDEO_SIZE_Y / 4, fp_ref);fread(V_plane, 1, VIDEO_SIZE_Y / 4, fp_ref);pt0 = Y_plane;pt1 = U_plane;pt2 = V_plane;pt3 = YUV_plane;for (j = 0; j < VIDEO_HEIGHT / 2; j++){for (k = 0; k < VIDEO_WIDTH / 2; k++) //the row size of YUV_plane is 2*VIDEO_WIDTH{*pt3++ = *pt0++;  //Y0*pt3++ = *pt1++;   //U0*pt3++ = *pt0++;   //Y1*pt3++ = *pt2++;   //V0}pt1 = pt1 - VIDEO_WIDTH / 2;pt2 = pt2 - VIDEO_WIDTH / 2;for (k = 0; k < VIDEO_WIDTH / 2; k++)  //the row size of YUV_plane is 2*VIDEO_WIDTH{*pt3++ = *pt0++;  //Y(WIDTH+0)*pt3++ = *pt1++;  //U0*pt3++ = *pt0++;   //Y(WIDTH+1)*pt3++ = *pt2++;  //V0}}fwrite(YUV_plane, 1, 2* VIDEO_SIZE_Y, fp_ref_422);}
#endif  }

但是PSNR仅仅计算了图像像素点间的绝对误差，没有考虑像素点间的视觉相关性，更没顾及人类视觉系统的感知特性，所以其评价结果与主观感受往往相差较大(SSIM就是一种典型的与人类视觉系统特性结合的质量评价方法)。

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