版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。    https://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/78109934 为了符合当前的视频编码标准，360视频采集后需要投影为2D图像进行编码，而观看时需要将2D图像投影为球形视频，实际用户看到的是球形视频。考虑球形视频的特点，会存在关注区域的问题，直接使用PSNR对2D图像进行评估是不准确的。

目前360Lib中，采纳了WS-PSNR，S-PSNR，CPP-PSNR作为360视频的客观质量评估标准，其中S-PSNR分为S-PSNR-I和S-PSNR-NN。

首先来看下360视频评估系统框架：    可以看到WS-PSNR无法进行跨视频格式评估，其参考图像与测试图像必须是使用相同投影格式得到的2D图像。而S-PSNR和CPP-PSNR可以进行跨视频格式评估。  在最新的JVET会议中，修改了该框架（JVET-H1030）： 

不再采用S-PSNR-I，采用的评估标准如下： 

1. WS-PSNR 参考：JVET-D0040，JVET-F1003  代码分析见http://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/78170429  WS-PSNR（Weighted to Spherically uniform PSNR）与另外两种不同，它不需要将2D图像投影到球上，而是通过加权的方式直接计算PSNR。

1.1 WS-PSNR公式推导 假设投影后的2D图像尺寸为MxN，加权均方误差如下：    其中y(i,j)和y’(i,j)为参考和测试图像像素值。w(i,j)为权重计算。  由WMSE求WS-PSNR：    其中MAXI是图像最大灰度级。

1.2 权重w(i,j) 因为WS-PSNR直接基于投影后的2D图像计算，因此其权重w(i,j)与投影格式有关。这也是其缺点所在：无法进行跨投影格式评估。下面来看下常见投影格式ERP和CMP的权重w(i,j)：

1.ERP    下面是其权重分布图，越亮的区域权重越大： 

2.CMP  CMP是由多个面组成的，而每个面的权重分布实际是相同的：    假设立方体的面分辨率为AxA，则r=A/2为半径，d(i,j)^2=(i+0.5-A/2)^2+(j+0.5-A/2)^2为像素点(i,j)到面中心的距离。  对于compact CMP3x2，其权重分布图如下，越亮的区域权重越大： 

1.3 优缺点 WS-PSNR是目前评估标准中最为合理的一个了。

优点：  1.直接在2D图像上计算，计算复杂度低，最适配2D视频编码框架。  2.2D参考图像和测试图像的所有点都可以1对1的找到对应关系，可以加入到RDO中。  3.不需要投影变换，不使用插值滤波器，避免了插值带来的误差。  4.不受频率影响，可以平等的计算所有频率下的失真。

缺点：  WS-PSNR无法进行跨格式评估。

2.S-PSNR S-PSNR（Spherical PSNR）本质上是通过球上的固定均匀采样点来计算PSNR。

2.1 S-PSNR计算过程 其计算过程可以分为两部分：  1.对于球上一点s（事先确定的），通过3D-2D投影找到参考图像和测试图像上的对应点r和t点，计算r和t之间的误差。  2.计算所有s点对应的误差，累加得到S-PSNR。在360Lib中使用了655362个s点。    在计算过程中，s在参考图像和测试图像上的对应点s’，可能位于亚像素位置，无法直接找到对应的整像素点r和t。根据是否使用插值滤波器进行了划分：S-PSNR-NN为了避免使用插值滤波器引入失真，会直接进行取整操作，找离s’最近的整像素点；而S-PSNR-I使用插值滤波器来计算亚像素位置的像素值。  S-PSNR-NN代码部分见http://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/78173707。

JVET最新会议提出的测试条件JVET-H1030中，已经不再使用S-PSNR-I了。可能原因就在于S-PSNR-I使用了插值，这不能正确的反映原始图像的质量。

2.2 优缺点 优点：  可以进行跨格式质量评估。相比WS-PSNR，S-PSNR是在可视球域上进行计算，更能反映实际看到的失真情况。

缺点：  1.S-PSNR使用了655362个采样点，数量有限，对于4K序列分辨率为3840x1920（共7372800像素），仅使用了8.9%的像素进行失真计算。  2.S-PSNR-I使用了插值，造成失真计算不准确，在最新的JVET会议中已不再采用S-PSNR-I。  3.相对于WS-PSNR，计算复杂度高很多，且无法直接加入RDO。

3. CPP-PSNR 参考：JVET D0027  代码分析见http://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/78119537  CPP-PSNR就是投影到CPP格式计算PSNR。

3.1 CPP-PSNR计算过程 主要涉及格式转换和CPP格式下有效图像区域的计算，这里不详细说明了。  CPP格式详见：http://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/70272591

3.2 优缺点 优点：  在JVET D0027中提到，S-PSNR是基于有限点进行评估，WS-PSNR无法进行跨投影格式评估。CPP-PSNR克服了这两个问题，考虑了视频中所有点，且可以实现跨投影格式的评估。

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