【摘要】 灰阶直方图是一种有效的检测画质的手段，本文通过这种方法做了一系列对比实验，针对外来素材如何进行转码的问题，给出了具体的解决方案。
【关键词】视频编码格式 灰阶直方图 输出码率 MPEG 转码 GOP 帧内压缩 帧间压缩 I帧 B帧 P帧
随着新媒体业务的扩展，视频编辑系统接收的外来素材日趋繁多，其视频格式也是多种多样，包括AV I， MPG，MP4，MOV，WMV，MKV，MXF，FLV，RM/RMVB，MTS等等，这时我们就会面临非常多的困惑：怎样设置转码格式，能够使得画质达到最优？是否存在一种针对画质优劣的检测方法？带着这些问题，我们首先分析了影响画质的因素。
一．影响画质的因素
所谓“视频的画质”，除去高清素材、标清素材这些原始因素，在同等视频源的前提下，视频的压缩编码方式才是影响画质的“幕后真相”，简单来说，就是视频编码格式。但这里所说的格式，并非后缀名.avi或.mp4或.rmvb的格式那么简单，那只不过是文件封装格式，即包含了音频、视频、时间码等附加信息的一个容器，而视频编码的核心是MPEG-2、H.264、Divx之类的压缩技术，这种技术决定了视频是如何被压缩的，二者的关系如图1所示。
图1 容器格式与视频编码格式的关系
可见容器只是一个外壳，内部的视频编码格式的才是影响画质的关键。具体来说由两个因素决定：压缩效率、输出码率。在输出码率不变的前提下，压缩的效率越高，
画质越好，效率越低，画质损失的就越多。视频的画质由以上两者来决定，也就可以采用不同的编码方式，对相同的原始素材进行编码，通过对比实验来进行评测。这里就用到了灰阶直方图，一种可以描述画质的统计学图像。接下来详细介绍灰阶直方图检测法。
二．画质检测方法
1. 灰阶直方图
灰阶可以理解为“灰色的阶梯变化”，从纯黑到纯白，每一个“阶”就发生一点变化，以8bit灰阶为例，就是用8位二进制的数字表示从纯黑到纯白的变化过程，即0~255，设0为纯黑，255为纯白，则一共有256种灰度组成的“阶”的变化。如果把分布在所有灰阶的像素数统计出来，就得到一个直方图。图2就是一个从纯黑到纯白的渐变条，纯黑的灰阶为0，纯白为255，中间32、64、96、 128、160、192、224七种不同灰阶的色块，统计出的直方图中，就只有这9种颜色组成的“竖线”，竖线的长度即该色阶的面积。显然，最大的色块是纯黑和纯白，所以直方图中表示0和255的两根线最长。
图2 灰阶与直方图的对应关系
直方图可以统计出图像中各种颜色的百分比。假设一幅黑白图像，有且仅有纯黑、纯白两种颜色，没有过渡色，那么在图像参与重新编码、压缩（如帧内压缩、帧间压缩）计算的时候，就会产生非纯黑非纯白的“杂色”，此杂色的灰阶必然处于1~254的区间范围，根据直方图，这些部分的面积和百分比可以统计出来。
2．螺旋测试图
螺旋图在保证画面为纯黑纯白的同时，又最大程度的提高了画面的复杂度，从而放大了压缩编码时的破坏效果。如图3所示为螺旋测试视频的截图，该图像由黑白相间的螺旋条带与白色螺旋网格组成，在视频播放时，黑白螺旋向相反的方向旋转，形成错综复杂的动态变化，从而增加了视频编码的复杂度。
图3 螺旋测试（视频截图）
尽管图像复杂，颜色上仍然是由灰阶为0和255的纯黑纯白二色构成。当对视频进行转码，图像被压缩时，由于帧内压缩、帧间压缩的差值计算，必然产生了处于1~254的灰色部分，这些部分并非原始图像中的内容，而是由于压缩计算产生出来的，反映了压缩编码对画质的破坏程度。
如图4，截取转码后视频中的一帧，放大后可看到白色不再是纯白，中间夹着许多灰色的“碎片”，这些碎片占画面的比例，可以用这些颜色的面积百分比来表示，除此之外，黑白相间的部分也有许多模糊不清的地方，在黑白边缘出也产生了杂色。
图4 转码后放大可看到“碎片”
值得注意的是，灰阶直方图检测方法并不局限于螺旋测试图作为样本，通过各类绘图软件，还可以编辑出其他形式的测试样本，只需最大程度的提高图像复杂度即可。
使用直方图，即可测出灰阶为1~254的杂色占整幅画面的比例，如图5所示，这些部分的比例越高，画质破坏程度越大。
图5 杂色占整幅图像的百分比
上图中，通过直方图统计信息可以得出，灰阶为1~254的杂色部分占画面的百分比为29.90%。根据以上数据，我们就可以控制不同的变量，来进行对比实验。
三．应用实例：MPEG视频转码对比实验
为了进行对比实验，样本视频必须采用统一的素材源制作，并且宜采用市面上最为通用的、视频编辑软件最认可的格式，参数如下：
1． 控制变量
以上参数只是转码设置的一个大的框架，具体到细节，也就是我们要研究的两大变量，第一个变量即输出码率，第二个是压缩效率，后者反映在MPEG的GOP设置上，GOP （Group of Pictures）是MPEG标准中的重要内容，涉及到I帧、B帧、P帧、帧内压缩、帧间压缩等相关概念。
在同等的GOP设置下，输出码率不同，画质必然不同。这里的第一个实验即采用300Mb/s、100Mb/s、 80Mb/s、35Mb/s四种不同码率分别对样本进行转码，用灰阶直方图测定其杂色百分比，即可验证“码率越高画质越好”这一推断。
2．实验A：不同码率下的画质检测
在这个实验中GOP设置要尽可能简单，只做帧内压缩，设置为“仅I帧”（Intra coded picture图像内部编码帧，简称I帧），没有帧间压缩或预测算法，转码软件GOP设置和输出码率如图6所示。
图6 GOP设置（左）与码率设置（右）
将四个样本的码率分别设为300Mb/s，100Mb/s， 80Mb/s，35Mb/s，转码并截图后分别得到以下四张图，再分别用直方图测定其杂色百分比，如图7所示。
图7 四种码率及其灰阶直方图
显然，码率越高，杂色越少，画质也就越好。另外，从上述数据中，我们还能得出一些其他推论：从300Mb/s到100Mb/s画质变化只有0.7个百分点，尽管两者的文件大小差了两倍之多，这说明码率增加的太高，也没有太大意义，反而给文件传输增加了负担。
码率从80Mb/s到35Mb/s，同样是码率变化，画质改变就大的多了，杂色增加了约6个百分点，可见视频压缩编码存在一个“崩溃点”，当码率低于这个值，画质会迅速下降。
MPEG-I帧是仅采用了帧内压缩的格式，压缩效率并不理想，这时就要考虑优化GOP设置，加入帧间压缩了。
3.实验B：加入P帧的GOP设置对画质的优化这里简要介绍一下MPEG-I BP的GOP原理。如图8所示，图像组的第一帧是I帧，由I帧预测出2个P帧(Predictive预测帧），然后由I帧和P帧、或者P帧和P帧双向预测出中间的B帧（Bidirectional predictive双向预测帧），每5帧图像共同组成一个图像组，组中有且仅有一个完整的I帧，可见，这种编码技术大幅度提高了压缩效率。
图8 帧间压缩原理
GOP的P帧和B帧结构可以用N和M来表示，图8是N=5，M=2的情形（即GOP总共5帧，BP周期为2的BPBP……结构）
从实验B开始将GOP设定为12帧，在做灰阶直方图的时候，截取连续12帧的图像进行统计，可以直接把螺旋测试视频长度做成12帧（约0.48秒），即只有一组GOP，对12帧的杂色百分比分别测定之后，取其平均值即可得到结论。本次实验统一采用35Mb/s的码率，仅加入了P帧，所以GOP结构为N=12，M=1（无B帧）。
测定结果如下：
可见，相比实验A的35M b/s的M P E G-I帧相比， 杂色百分比从3 2 . 6 6 % 下降到2 8 . 8 6 % ， 这个改善程度比从100M b/s到300M b/s都要理想的多，这说明，在相同码率下，采用帧间压缩与帧内压缩结合的方式，能大大降低杂色成分在画面中的比例。
4 . 实验C ： 加入B帧和P帧的GOP设置对画质的优化
B帧是夹在P帧中间并呈周期性出现的，每个周期的B帧数量相同，这里继续保持35Mb/s的码率，GOP采用N=12，M=2结构。
结果如下：
整体来看比实验B的结果又优化了一点，约0.2个百分点，其中能看出B帧的杂色百分比达到了29%，明显高于I帧和P帧，但平均下来的还是优于实验B的结果。此外我们还检测了M周期为3/4/6的样本，一组G OP的杂色仍然保持在28.6%左右，几乎没有变化。
四.结论
实际上， 灰阶直方图的检测方法可以推而广之到更多的编码格式，应用到网络视频、流媒体等更多领域。特别是在上述实验中，我们发现了“崩溃点”的存在，这说明，视频软件的输出码率一定存在一个“最优解”，即如何在码率尽可能低的情况下，让画质保持在可以接受的范围，既保证了播放流畅度，也不影响观感体验。希望本文的画质检测方法和相关数据，能为视频编辑、视频转码等工作提供一些参考意义。