本文的主要內容主要是整理來自博客：http://blog.csdn.net/leixiaohua1020，感謝作者給出的諸多詳細有用的分享。
開源視頻質量評價工具： IQA
Image Quality Assessment (IQA)是一個快速，精確，可靠的測量視頻/圖像質量的基於C的庫。它實現了很多流行的算法比如 MS-SSIM, SIMM, MSE 和 PSNR。
項目官方頁面：http://tdistler.com/iqa/
視頻特性TI（時間信息）和SI（空間信息）的計算工具：TIandSI
做視頻評價試驗的時候，需要根據一定的條件選擇有代表性的視頻序列。ITU-R BT.1788建議使用時間信息（TI，Temporal perceptual Information，也可以稱時間復雜度）和空間信息（SI，Spatial perceptual Information，也可以稱空間復雜度）來衡量視頻的特性。
TI，SI概念出處《ITU-R BT.1788 建議書》：http://download.csdn.net/detail/leixiaohua1020/6423425
TI和SI的概念
SI表征一幀圖像的空間細節量。空間上越復雜的場景，SI值越高。
TI表征視頻序列的時間變化量。運動程度較高的序列通常會有更高的TI值。
SI計算方法：對第n幀視頻進行Sobel濾波，然后對濾波后圖像計算標准差。選這些幀中的最大值為SI。
TI計算方法：求n與n-1幀圖像的幀差，然后對幀差圖像計算標准差。選這些幀中的最大值為TI。
以下截圖分別顯示Sobel濾波和幀差結果：
| 原始圖像 |
Sobel濾波后結果（反映空間信息，即空間上的復雜度）： |
幀差的結果（反映時間信息，即時間上的復雜度）： |
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SI較高的地方，視頻幀畫面的空間細節比較多（空間復雜度高）。TI較高的地方，視頻幀內容運動比較劇烈（時間復雜度高）。
具體代碼可在：https://github.com/xkfz007/mediadev
全參考視頻質量評價方法（PSNR，SSIM）以及相關數據庫
最常用的全參考視頻質量評價方法有以下2種：
PSNR（峰值信噪比）：用得最多，但是其值不能很好地反映人眼主觀感受。一般取值范圍：20-40.值越大，視頻質量越好。
SSIM（結構相似性）：計算稍復雜，其值可以較好地反映人眼主觀感受。一般取值范圍：0-1.值越大，視頻質量越好。
PSNR，SSIM計算有如下工具可選：
MSU Video Quality Measurement Tool：商業軟件，圖形化界面，易上手，使用有限制。
Evalvid中的psnr.exe：開源軟件，命令行界面，使用無限制。推薦，適合批處理。
偶然發現了一個很好的網站。里面包含了大量主觀評價算法的數據，導入到Matlab中就可以使用。
http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm
注：MOS（Mean Opnion Score，平均意見分）是主觀評價實驗之后，得到的主觀分數，取值0-100，值越大，代表主觀感受越好。
以下實驗數據來自Live數據庫：http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/
| PSNR主觀感受與客觀分數之間的關系： |
SSIM主觀感受與客觀分數之間的關系： |
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| 擬合結果：MOS = -24.3816 *( 0.5 - 1./(1 + exp(-0.56962 * (PSNR - 27.49855)))) + 1.9663*PSNR -2.37071; |
擬合結果：MOS = 2062.3 * (1/(1 + EXP(-11.8 * (SSIM - 1.3)))+0.5) + 40.6*SSIM -1035.6 |
