隨著消費者需求與多媒體娛樂的大幅提升，上一代互聯(lián)網(wǎng)標準與視頻解決方案已經(jīng)無法滿足高速增長的高清視頻傳輸要求，在此背景下，面向未來需求的下一代互聯(lián)網(wǎng)解決方案——HTML 5網(wǎng)絡開發(fā)標準與WebM VP8視頻壓縮格式應運而生。VP8編碼擁有極高的壓縮比和壓縮質(zhì)量，而基于VP8編碼的新型圖片壓縮格式Webp也比JPEG圖片具有更高的壓縮率。
1 PSNR和SSIM圖像質(zhì)量測試標準
1.1 峰值信噪比
PSNR(Peak Signal to Noise Ratio,峰值信噪比)是一個表示信號最大功率和對其產(chǎn)生影響的噪聲功率之間比值的術(shù)語，常用對數(shù)分貝來表示。PSNR常用作圖像壓縮領域中信號重建測量，它通過均方差(Mean Square Error，MSE)進行定義。兩個M×N單色圖像I和K，如果噪聲近似，那么它們的MSE定義為：
峰值信噪比定義為：
其中amax=2k-1，k常取8。PSNR和MSE都基于像素灰度值進行統(tǒng)計和平均計算，忽視了圖像對人眼的影響，故而不能完整反映出圖像質(zhì)量。
1.2 結(jié)構(gòu)相似度
圖像的像素之間是相關的，這種相關性蘊含著圖像的結(jié)構(gòu)信息。SSIM(Structural Similarity Index，結(jié)構(gòu)相似度)是一種衡量兩幅圖像相似度的指標。將原圖像塊x和失真圖像塊y的失真SSIM建模為亮度l(x,y)、對比度c(x,y)和結(jié)構(gòu)信息s(x,y)三分量的組合：
SSIM(x,y)=l(x,y)·c(x,y)·s(x,y)(3)
亮度、對比度和結(jié)構(gòu)信息是與x和y的均值μx、μy，標準差σx、σy或協(xié)方差σxy有關的量，表達式分別為：
C1、C2和C3是為了避免分母為零而添加的小常數(shù)[1]。用SSIM評判圖像質(zhì)量時，先把圖像分成重疊或者不重疊的大小相等的子塊(一般為8×8大小)，然后用式(3)計算每一個子塊的SSIM值，再用所有子塊SSIM值的平均值作為整幅圖像質(zhì)量的度量。SSIM值越高，表明失真圖像和原圖像相似度越高，失真圖像的質(zhì)量越高。
2 VP8編碼和X.264編碼圖像的PSNR和SSIM對比
Google收購On2科技公司并隨后開放了其擁有的VP8編碼技術(shù)的源代碼。VP8采用的新技術(shù)有：基于虛擬參考幀的高級預計編碼、基于宏塊級的多線程技術(shù)、改進的局域參考編碼、增加復雜度的先進上下文熵編碼、稀疏目標區(qū)域的自適應回路濾波等，從而能以更少的數(shù)據(jù)提供更高質(zhì)量的視頻。
Google稱VP8能夠在相同碼率下提供比當今流行的X.264更好的畫質(zhì)，或是在相同畫質(zhì)下使用更少的帶寬。而X.264編碼則是現(xiàn)在最為流行的編碼技術(shù)，屬于MPEG高清編碼部分，是一種高度壓縮的數(shù)字視頻編解碼器標準?，F(xiàn)在兩種編碼都獲得了大量廠商的支持。
利用有代表性的視頻場景來測試兩種不同的編碼技術(shù)在視頻壓縮和還原質(zhì)量上的性能。
圖2 測試視頻的PSNR數(shù)據(jù)
不同景深場景的測試視頻如圖1所示。測試視頻分別用Handbrake以X.264編碼和FFmpeg 0.6以VP8形式編碼。而后利用MSU MQVT軟件測試場景的PSNR和SSIM。
測試視頻的PSNR數(shù)據(jù)和測試視頻的SSIM數(shù)據(jù)如圖2、圖3所示。
通過軟件測試對比分析看出，VP8編碼的視頻質(zhì)量與X.264差別不大，某些場景高質(zhì)量編碼的X.264圖像要略優(yōu)于VP8編碼，但VP8編碼的視頻大小要略小于X264。VP8編碼剛剛開源，還沒有很成熟的編解碼器，無法和多年發(fā)展的X.264編碼器相比，不過上述測試結(jié)果表明VP8編碼有很大的發(fā)展空間。
3 新型Webp格式圖像和JPEG圖像對比
Webp是Google為了滿足現(xiàn)在越來越高的帶寬需求，在基于VP8編碼的基礎上提出的一種新型圖片格式。Webp利用預測編碼技術(shù)，通過部分像素塊的顏色來預測其鄰近塊的顏色值，并只記錄兩者的差值，因為多數(shù)情況下兩者差距很小，甚至零差距，因而大大提高了壓縮的比率。Google想打造出一種文件體積小而畫質(zhì)和JPEG一樣的圖像格式，在保證畫質(zhì)的前提下提高網(wǎng)頁圖像瀏覽的速度。
圖3 測試視頻的SSIM數(shù)據(jù)
Webp采用的新技術(shù)有：
◆ Fancy的提升采樣算法，可有效降低圖片內(nèi)色彩邊緣的像素;
◆ 同一張圖片里的不同區(qū)域進行不同形式的壓縮，在圖片質(zhì)量和圖片大小上實現(xiàn)最佳平衡;
◆ 預測編碼技術(shù)，通過部分像素塊的顏色來預測其鄰近塊的顏色值，并只記錄兩者的差值，提高壓縮比。
