评估神经视频编码器与传统编码器在4K/UHD-1视频中的视频质量指标
图像与视频处理
2026-05-19 v1
摘要
随着神经视频编码器（NVC）作为传统压缩方法的新兴替代方案，越来越重要的是确定现有质量指标是否仍然适用于评估其性能。然而，少数研究使用严密的主观测试系统性地检验了这一点。为填补这一空白，本文提出了一项主观质量评估研究，采用两种传统编码器（AV1和VVC）和两种神经视频编码器变体（DCVC-FM和DCVC-RT）。六段源视频（每段8-10秒，4K/UHD-1，60帧/秒）被编码为不同分辨率（从360p到2160p）下的九个不同QP值，产生216个序列，由30名参与者在受控环境中进行评级。这些结果用于评估各种全参考、混合和无参考质量指标，以评估其对引起的质量退化的适用性。目标质量评估结果显示，VMAF和AVQBits|H0|f表现出强烈的皮尔逊相关性，而FasterVQA在所测试的无参考指标中表现最佳。此外，PSNR在不同编码器之间的序列内比较中显示出最高的斯佩尔曼秩序相关性。重要的是，在所测试的指标中，传统编码器与神经视频编码器之间未观察到指标可靠性的显著差异。该数据集包括源视频、编码视频以及主观和质量指标评分，将在开放科学方法下（https://github.com/Telecommunication-Telemedia-Assessment/AVT-VQDB-UHD-1-NVC）公开。
引用
@article{arxiv.2511.00969,
title = {Evaluating Video Quality Metrics for Neural and Traditional Codecs using 4K/UHD-1 Videos},
author = {Benjamin Herb and Rakesh Rao Ramachandra Rao and Steve Göring and Alexander Raake},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.00969},
year = {2026}
}
备注
Accepted for the 2025 Picture Coding Symposium (PCS)