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GY/TXXX—XXXX
附录A
（资料性）
视频图像质量客观评价方法的选用原则
A.1全参考图像质量客观评价方法的选用原则
在评估超高清编解码图像质量或视频处理质量时，如果可以获得参考的源视频，建议根据评估目的，
从表1中选取一种或多种全参考图像质量客观评价方法进行测量。各方法的选用原则如下：
a)PSNR可以反映被测视频相对于源视频的像素差异，计算复杂度最低，但与人眼主观感知的一
致性不高，适合于快速评价以及不同被测对象之间的横向对比测试；
b)ΔE可以反映被测视频相对于源视频的色彩偏差可见性，但对压缩编码损伤不太敏感，适合
ITP
于评估视频处理过程的色彩保真度；
c)MFF-VQA可以反映被测视频相对于源视频的感知质量差异，计算复杂度高于PSNR，与人眼主观
感知的一致性也高于PSNR，适合于对视频感知质量损伤定量评估及横向对比测试；
d)DL-VQA和RF-VQA方法均基于深度学习模型，可以反映被测视频相对于源视频的感知质量差异，
计算复杂度相对最高，与人眼主观感知的一致性也相对最高，适合于时效性要求不高的视频感
知质量损伤定量评估及横向对比测试。
A.2无参考图像质量客观评价方法的选用原则
在评估超高清编解码图像质量或视频处理质量却无法获得参考的源视频时，建议根据评估目的，从
表2中选取一种或多种无参考图像质量客观评价方法进行测量。各方法的选用原则如下：
a)UHD-VTQ可以反映被测视频在清晰度、帧率、色域、高动态范围和量化等超高清技术指标的统
计特征，适合于评估节目源端的视频制作技术质量，即评估视频制作过程中是否充分利用了超
高清的技术特性；
b)UHD-QM基于图像频域能量特征和自然场景图像统计特征，可以反映被测视频的感知质量，适
合于评估节目源端的视频清晰度和整体质量；
c)DRL-VQA和NR-VQA方法均基于深度学习模型，对视频压缩编码损伤和视频处理损伤具有较强
的敏感性，适合于评估节目源端制作质量和用户接收端的视频整体质量。
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附录B
（资料性）
基于机器学习的全参考图像质量客观评价方法
B.1MFF-VQA测试方法
MFF-VQA的测试流程见图B.1。
计算亮度梯度
相似度特征
源视频
抽帧计算YUV分量计算视觉感知特征SVR平均
特征组合各帧池化被测
被测视频
质量视频
计算色度分数图像
质量
相似度特征
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