數(shù)字聲頻與音頻為消費(fèi)者提供了立體聲且高清晰度的聲頻體驗(yàn)，而相關(guān)測(cè)試則從傳統(tǒng)的靜態(tài)、單幀像分析，轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)測(cè)試、圖像質(zhì)量分析。 雖然單幀像分析可提供信號(hào)定時(shí)、色深、線條同步化，以及更多有用信息，但壓縮/解壓縮算法與緩沖錯(cuò)誤的數(shù)字影像也常造成瑕疵，且無法通過單幀像所察覺。常見錯(cuò)誤則包含宏區(qū)塊、幀像停滯、聲頻遺失與截?cái)?，或像素化。此篇教學(xué)指南概述了圖像質(zhì)量分析，并說明NI Picture Quality Analysis軟件應(yīng)如何搭配NI Digital Video Analyzer使用，偵測(cè)數(shù)字聲頻與視頻的瑕疵或假影。

HDMI串流的常見瑕疵

首先應(yīng)了解圖像質(zhì)量分析，從而知道數(shù)字視頻系統(tǒng)可能產(chǎn)生的瑕疵類型。 而用戶自己就能發(fā)覺最常見、最重要的瑕疵，如宏區(qū)塊、像素化、幀像模糊、停滯、遺失、聲頻截?cái)嗪蚅ipSync。

宏區(qū)塊——數(shù)字影像往往是通過MPEG 4或H.264壓縮成多個(gè)8x8色塊。 若壓縮/解壓縮算法之間并無高度相關(guān)，則可能產(chǎn)生多個(gè)定義邊緣的區(qū)域。 這就是宏區(qū)塊。

若原始圖像的解壓縮效果不佳，宏區(qū)塊就可能在解壓縮后的像素之間形成定義邊緣
圖1. 若原始圖像的解壓縮效果不佳，宏區(qū)塊就可能在解壓縮后的像素之間形成定義邊緣。

若傳輸期間遺失數(shù)據(jù)，則解碼器將無法正確讀取數(shù)據(jù)區(qū)塊從而檢索原始的像素?cái)?shù)據(jù),這樣會(huì)造成明顯的掉色區(qū)塊錯(cuò)誤。與宏色塊相比，雖然這些錯(cuò)誤均較為少見，但仍極為明顯。

因數(shù)據(jù)遺失與錯(cuò)誤解碼而產(chǎn)生的像素化錯(cuò)誤。
圖2. 因數(shù)據(jù)遺失與錯(cuò)誤解碼而產(chǎn)生的像素化錯(cuò)誤。

在解碼或調(diào)整期間，可能遺失高頻率的組件，進(jìn)而在邊緣之間遺失定義，或出現(xiàn)模糊的情況。 視頻信號(hào)將因此丟失清晰度或鮮明度。


圖3. 模糊將使視頻信號(hào)產(chǎn)生不清晰的邊緣。 圖左在黑、白邊緣之間的定義較不明顯。

從圖1到圖3呈現(xiàn)了單一圖像的模糊、像素化、宏區(qū)塊；這些瑕疵往往不會(huì)再各個(gè)幀像逐一出現(xiàn)，而必須全時(shí)間完整測(cè)量設(shè)備以獲得正確的結(jié)果。其他瑕疵如幀像停滯/遺失、聲頻切割、LipSync (聲頻/視頻同步化)，也需分析多組幀像。


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