使用IxLoad进行高清视频质量测试

【摘要】介绍了IXIA IxLoad进行高清视频质量测试的原理、影响视频质量的各种因素、有感知的视频质量评价指标，对无参考型有感知的评价算法VQmon/HD得到的MOS指标，总结了IxLoad所支持的特性。

1 引言

视频传送与承载网络最关心的问题就是得到有效的视频质量评价指标并通过这些指标直观地反应出网络或者设备的视频传送承载能力。当前最为普遍的方法是采用MOS_V对总的图像质量进行评价。但是，具体每项评价指标由于被测试的网络或者设备类型的不同又存在一定的差别。视频源的质量和类型、编码方式甚至视频质量评价方法的不同都会对视频MOS值存在影响。本文主要介绍IxLoad最新采用的VQmon/HD视频质量测试技术以及评价方法。

2 高清视频质量评定算法VQmon/HD介绍

IXIA推荐采用无参考型感知的（No-Reference Perceptual）视频质量评价办法评估视频的QoE指标。这种方法不但评价视频质量非常准确，能够保证性能，而且还可以进行真实网络的视频质量压力测试并可以实时查看运行状态。有感知的视频分析是指接收侧在多层面上分析媒体流，通过评价算法，提供媒体流的主观质量分析。

2.1 VQmon/HD视频质量组成

IxLoad采用VQmon/HD视频质量评定算法进行视频流实时测试，支持的视频编码算法包括移动图像，MPEG-1，MPEG-2，H.261，H.263/263+，H.264，MPEG-4和VC-1。高保真语音编码方式包括MPEG-1 Layer 1，2和3，MPEG-2高级语音编码（Advanced Audio Coding，AAC)），AC-3，MPEG-4 AAC，低时延AAC和高效AAC等。这些视频流可以是VOD应用或者基于组播的IPTV应用，IxLoad可以仿真真实的STB缓存空间以准确模拟各种环境，同时对所有用户的视频流进行视频质量评定。图1是VQmon/HD视频质量分析算法的组成部分以及相应功能的描述解释。

在图1中，播放缓存仿真部分主要用于检测丢包、重复和错序报文并计算抖动指标得到PPDV(RFC3550)和MAPDV(ITU-T G.1020)值，评估前向错误纠正（Forward Error Correction，FEC）的效率。如果采用R-UDP协议，还可以得到重传数据包的比例以及对带宽的影响。内容分析部分可以检测视频的场景变化，能够识别内容的异常情况，包括无内容、噪音、图像停滞并产生告警信息。

IxLoad可以识别GoP结构中的I，B，P帧并测量丢包率和每种帧的丢失分布情况。对于非加密的视频流，可以对图像头信息进行解码得到每个帧信息、GoP大小和帧速率等信息；对于加密数据流，采用启发式的算法检测帧边界以确定帧的长度信息。

2.2 影响视频质量的因素

IP网络中影响视频质量的因素主要包括3部分，即IP网络损伤、编码与解码所造成的视频质量下降以及有感知的质量评定过程中的主观因素。

视频对网络损伤特别敏感，网络损伤主要包括丢包，网络延时和抖动等。丢包对视频的质量影响最大，丢包会引起一段或者全部视频帧被破坏或者丢失，比如MPEG压缩算法采用基于块（Block）的运动补偿减少即时冗余，而基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）的压缩算法减少空间冗余。MPEG编码会产生3种类型的帧：I（Intra-coded）帧，P（Predictive）帧和B（Bi-directional）帧，这些帧通常会跨越在多个IP包里，典型的丢包率会带来6倍甚至更高的媒体帧丢失率。图2是通过试验得到的MPEG丢包率和媒体帧丢失率的对比关系。

对于I，B，P帧，视频流的运动向量由每个Block和编码决定，I帧的错误可以导致整个视频片断或者一段视频帧不可用。一个I帧或者P帧的丢失可以导致后续所有帧都不可用，直到收到下一个I帧。这就导致了该时间段内视频质量的下降、图像停滞或者黑屏等。图3是I，B，P帧编码错误对后续帧的影响情况示意。在H.264编码标准中，引入了两种新的帧类型：交换I帧（Switching I）和交换P帧（Switching P），可以使解码器更容易对不同速率的视频流进行切换，使用H.264编码时，IxLoad可以得到交换I帧和交换P帧的统计信息。

需要明确的是，丢包对不同编码类型的影响也是不同的，图4是几种常见编码类型的PSNR和丢包率之间的关系示意。PSNR是客观的视频质量评定参数，通过最大视频信号的功率和影响视频信号的破坏噪音之间的比率所得。一般认为PSNR低于20dB被认为视频不可观看，此时MPEG视频的丢包率低于1%。

码流速率的不同也会造成视频质量的差异，典型的MPEG-2视频流，标准分辨率为720×486，GoP顺序为I-B-B-P-B-B-P-B-B-P-B-B-P-B-B，根据相应的计算公式，可以得到PSNR和码流速率之间的关系，图5示出了MPEG-2在30fbps速率下与PSNR的对应关系。

不同类型的编码类型有压缩效率，从经验上来看，ITU-T H.263比H.261有高一倍的压缩效率，H.264比MPEG-2有超过60%的效率提高。所以在相同的码流速率情况下，H.264要比MPEG-2有更好的视频质量。

观看视频者主观因素的感觉也会影响到有感知的视频质量打分，这主要取决于所观看视频受影响部分的内容以及严重程度，并且也和人的主观感觉有关。比如同样程度的视频损伤对于简单的风景来说，观看者可能不太在意，但是对于连续运动的图像，可能就会更加影响主观的视频质量评定。

2.3 视频质量评定算法

ITU-T P.800定义了1~5的分值用以判断应用在网络上的传输质量，表1是MOS值的定义以及各种语音编码方式对应的最大理论MOS值。

视频编码方式没有上述限定，视频流的编码方式仅做参考，并且随着新的编码方式提供的视频质量、降低传输码流速率的同时会改变。用MOS值评定视频质量的方法也要根据视频评价和编码技术的不同而做相应的调整。

VQmon/HD算法提供了多种评定指标和结果参数，详细说明不同参数统计的含义及其应用场合。其提供了相对MOS_V和绝对MOS_V分数，平均分数是从视频流开始计算的所有数据包，时间间隔分数可以对指定时间段内的视频流进行评定。相对MOS_V是一个估计的有感知的计算方法，考虑编码类型、量化等级、GoP结构中IP包的损伤（比如丢包）、视频内容以及丢包补偿方法的效率等。相对MOS_V值不考虑图像的大小、分辨率、帧速率和扫描方法（交叉扫描和逐行扫描）。绝对MOS_V值同样也是一个估计的有感知的计算方法，除了考虑相对MOS_V的因素外，还考虑了图像的大小、分辨率、帧速率和扫描方法（交叉扫描和逐行扫描）。

由于视频流码流类型以及格式的差异也会造成MOS_V不同。比如在无损伤的情况下，高清视频质量要好于标清，1080p要好于1080i或720p，64fps视频流要好于30fps。IxLoad采用的VQmon/HD绝对MOS_V打分方法将这些因素都考虑在内，提供准确的视频质量评价方法。而相对MOS_V提供了指定格式视频流与标准计算值的差异。表2列出了480i SD，720p HD以及1080p HD流的相对和绝对MOS_V数值。从表中可以看到，绝对MOS_V的值一般要低于相对MOS_V值，这是因为绝对MOS_V分值考虑到了分辨率、帧速率和扫描办法等因素。因为视频流的显示图像大小没有考虑计算在内，所以几种视频流的相对MOS_V值是相同的。

2.4 IxLoad视频质量评价特性

IxLoad可以对所有视频流进行性能评价，提供诊断层面的信息以判断影响视频质量的原因。表3列出了IxLoad当前版本所提供的主要统计信息。

IXIA的软件中包括了一些参考样本视频文件，这些文件存放在c：program filesixiaixloadinstall version>client目录下面，里面有4个文件，码流速率从2~12Mbit/s。目前，业界也没有标准的视频质量测试方法，只有在一定的条件下说明MOS_AV的分值4.0比3.8具有更好的视频质量才有意义，才能反映出被测设备或者网络对视频质量的影响。IXIA建议在可控环境下（比如IXIA端口的自环测试）先进行基准测试，得到可参考的MOS_V值，然后连接IXIA端口到被测设备或网络上进行性能测试，将测试所得到的结果和基准测试进行比较。

根据上述测试方法，在自环测试的环境中采用IxLoad提供的样本文件。对于IPTV组播测试，得到的相关MOS值参见表5。VOD单播测试得到的相关MOS值参见表6。具体测试的设置步骤在IxLoad里面提供有相应的例子，或者联络IXIA工程师获得相应的技术支持。

IxLoad视频质量评价的主要特性包括：

（1）采用逐帧分析模式准确评价视频、语音和多媒体业务的MOS值，可以实时得到平均和抽样时间段内的MOS值。平均MOS_V值从视频开始播放/用户加入组播组中到结束/用户离开计算出来的。抽样时间内的MOS_V值取决于抽样间隔，该值反应的是在抽样间隔内的视频质量，也就是“当前的”视频质量分数，与之前的视频质量无关。

（2）支持RTP，MPEG-TS，MPEG-2，MPEG-4和H.264等多种编码方式。

（3）采用数据包头信息模式实时分析扰乱的以及加密的媒体流质量。

（4）自动检测图片组（Group of Pictures，GoP）结构、速率和帧信息。

（5）全面的数据帧层面分析，包括I，P，B帧，I帧间隔等，采用基于媒体帧丢失分析模式的评价方式，并可以对视频场景进行分析以得到视频内容的种类和特性。

3 结束语

IxLoad配合业界最高性能的Acceleron系列硬件模块，可以在产生线速10G视频IPTV的流量，还可以实现超高性能的数据、语音业务测试。