使用画质评估获取分值--veImageX-火山引擎

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使用画质评估获取分值

最近更新时间：2024.08.20 10:35:39首次发布时间：2022.06.15 21:13:47

本接口支持指定服务 ID 和原图地址后对该图像的主客观画质和美学维度进行评分，并获取该图片各维度评分结果。具体图片维度说明以及分值含义请参考下方参数说明。

说明

更多典型实践案例和收益参考详见抖音集团都在用的画质评估工具，确定不试试吗？

使用说明

画质评估分为绝对画质评估和相对画质评估两种评估方式，具体如下所示：

绝对画质评估：
- 含义：又称无参指标评估，该方式不依赖于任何参照对象，而是基于一系列固定的标准和指标来独立评估图像 ImageUrl 的质量。例如，根据指定的模糊度、噪声和对比度等评估工具，直接对被评估的图片进行分析和判定。
- 优缺点：优点是评估结果相对客观和稳定，不受其他图片的影响。但缺点是这些固定的标准可能难以完全涵盖所有复杂的实际情况，且对于某些主观感受较强的画质特征，难以精确量化。
相对画质评估：
- 含义：又称有参指标评估，该方式以一个特定的图片 ImageUrlRef 作为参照来对目标图片 ImageUrl 进行评估。例如，以一张被公认为高质量的图片作为基准，将其他图片与之对比，分析它们在清晰度、色彩和其他细节等方面的差异。
- 优缺点：优点是更贴近实际的比较需求，能够更直观地反映出目标图片在特定场景或与特定参照之间的优劣。但缺点是其结果可能会受到参照图片选择的影响，如果参照图片本身存在问题或不具有代表性，会影响评估结果的可靠性。
  注意
  使用相对画质评估时，参照图片 ImageUrlRef 和目标图片 ImageUrl的分辨率的宽高大小必须相同。

注意事项

计费说明：画质评估功能属于附加组件下智能处理模块，属于后付费计费，使用后会产生附加组件智能处理费用。
前提条件：请确保已开通智能处理计费配置。
使用限制：使用组件前，请先确认画质评估使用限制。
请求频率：单用户请求频率限制为 5 次/秒
超时时间：超时时间约为 20 秒
服务地址：veImageX 在全球多个区域部署，每个区域有自己对应的 OpenAPI 域名，不支持跨区域调用。具体详情请查看服务地址。

请求说明

请求方式：POST
请求地址：https://imagex.volcengineapi.com/?Action=GetImageQuality&Version=2018-08-01

请求参数

下表仅列出该接口特有的请求参数和部分公共参数。更多信息请见公共请求参数。

Query

参数类型是否必选示例值描述

Action String 是 GetImageQuality 接口名称。当前 API 的名称为 GetImageQuality。

Version String 是 2018-08-01 接口版本。当前 API 的版本为 2018-08-01。

参数	类型	是否必选	示例值	描述
Action	String	是	`GetImageQuality`	接口名称。当前 API 的名称为 `GetImageQuality`。
Version	String	是	`2018-08-01`	接口版本。当前 API 的版本为 `2018-08-01`。
ServiceId	String	是	`7h**i6`	服务 ID。您可以在 veImageX 控制台服务管理页面，在创建好的图片服务中获取服务 ID。您也可以通过 OpenAPI 的方式获取服务 ID，具体请参考获取所有服务信息。

ServiceId

String

是

7h**i6

服务 ID。

您可以在 veImageX 控制台服务管理页面，在创建好的图片服务中获取服务 ID。
您也可以通过 OpenAPI 的方式获取服务 ID，具体请参考获取所有服务信息。

Body

参数类型是否必选示例值描述

参数	类型	是否必选	示例值	描述
ImageUrl	String	是	`tos-example/7a7979974.jpeg`	图片存储 Uri 或访问 URL。图片 Uri 格式，例如：tos-example/7a7979974.jpeg 图片 URL 格式，例如：https://example.org/tos-example/7a7979974.jpeg~tplv.png 说明若传 URL，必须保证 URL 公网可访问。
VqType	String	是	`nr_index,vqscore,advcolor,blockiness,noise,aesmod,blur,cg,contrast,texture,brightness,overexposure,hue,saturation,psnr,ssim,vmaf,green,cmartifacts`	评估工具。指定多个评估工具时使用英文逗号分隔，当前支持以下工具： nr_index vqscore advcolor blockiness noise aesmod blur cg contrast texture brightness overexposure hue saturation psnr ssim vmaf green cmartifacts 说明 nr_index 工具支持评估 contrast、brightness 等多个维度。您也可以单独指定各维度，获取指定维度估值。
ImageUrlRef	String	否	`https://example.org/test.png`	指定服务下的评估参照图片存储 Uri 或访问 URL，用于和 `ImageUrl` 图片进行特定维度的对比。说明当 `VqType` 中包含 `psnr、ssim、vmaf` 等任一字段时，该字段为必填，否则上述评估指标无法正常输出结果。

ImageUrl

String

是

tos-example/7a7979974.jpeg

图片存储 Uri 或访问 URL。

图片 Uri 格式，例如：tos-example/7a7979974.jpeg
图片 URL 格式，例如：https://example.org/tos-example/7a7979974.jpeg~tplv.png

说明

若传 URL，必须保证 URL 公网可访问。

VqType

String

是

nr_index,vqscore,advcolor,blockiness,noise,aesmod,blur,cg,contrast,texture,brightness,overexposure,hue,saturation,psnr,ssim,vmaf,green,cmartifacts

评估工具。指定多个评估工具时使用英文逗号分隔，当前支持以下工具：

nr_index
vqscore
advcolor
blockiness
noise
aesmod
blur
cg
contrast
texture
brightness
overexposure
hue
saturation
psnr
ssim
vmaf
green
cmartifacts

说明

nr_index 工具支持评估 contrast、brightness 等多个维度。您也可以单独指定各维度，获取指定维度估值。

ImageUrlRef

String

否

https://example.org/test.png

指定服务下的评估参照图片存储 Uri 或访问 URL，用于和 ImageUrl 图片进行特定维度的对比。

说明

当 VqType 中包含 psnr、ssim、vmaf 等任一字段时，该字段为必填，否则上述评估指标无法正常输出结果。

返回参数

下表仅列出本接口特有的返回参数。更多信息请见公共返回参数。

注意

NrScores 和 NrScoresResult、FrScores 和 FrScoresResult 的各相同评估工具字段之间除字段名略有差异外，其他字段含义，取值范围、字段类型和结果值均相同。

参数	类型	示例值	描述
VqType	String	`vqscore`	您指定的评估工具
NrScores	JSON Map	`-`	图片无参指标分数（旧版，推荐您参考使用 NrScoreResult）
FrScores	JSON Map	`-`	图片有参指标分数（旧版，推荐您参考使用 FrScoreResult）
NrScoreResult	Object of NrScoreResult	`-`	图片无参指标分数
FrScoreResult	Object of FrScoreResult	`-`	图片有参指标分数

NrScores

参数	类型	示例值	描述
vqscore	Float	`40`	当评估工具为`vqscore`，表示图片主观质量，分数越高表示质量越好。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 65)，表示画质较差数值在 [65, 75)，表示画质一般数值在 [75, 100]，表示画质较好
noise	Float	`70`	当评估工具为`noise`，表示图片噪声强度，分数越高表示噪声越强。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 50)，表示无明显噪声数值在 [50, 70)，表示轻微噪声数值在 [70, 100]，表示明显噪声说明建议您将 `noise` 与 `vqscore` 组合使用，获取主观和客观两个方面的的画质评估指标。
advcolor	Float	`40`	当评估工具为`advcolor`，表示图片整体色彩质量，分数越高表示色彩越好。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 50)，表示色彩质量差数值在 [50, 60)，表示色彩质量中数值在 [60, 100]，表示色彩质量好
contrast	Float	`50`	当评估工具为`nr_index`或`contrast`，表示对比度程度，分数越低表示对比度越低。取值范围：[0, 100]
brightness	Float	`220`	当评估工具为`nr_index`或`brightness`，表示平均亮度，值越大表示越亮。取值范围：[0, 255]
texture	Float	`60`	当评估工具为`nr_index`或`texture`，表示纹理的丰富程度，值越大表示纹理越丰富。取值范围：[0, 255]
overexposure	Float	`40`	当评估工具为`nr_index`或`overexposure`，表示过曝光面积大小程度，值越大越可能存在过曝光。取值范围：[0, 100]，大于`2`会有明显过曝区域。
saturation	Float	`60`	当评估工具为`nr_index`或`saturation`，表示饱和度的均衡程度，值越大表示饱和度越均衡。取值范围：[0, 100]
hue	Float	`90`	当评估工具为`nr_index`或`hue`，表示色调的均衡程度，值越大表示色调越均衡。取值范围：[0, 100]
aesthetic	Float	`60`	当评估工具为`aesmod`，表示综合大众美学的质量评分，值越高表示更具美感。取值范围：[0, 100] 数值在 [0, 60)，表示美感较差数值在 [60, 80)，表示美感一般数值在 [80, 100]，表示美感较好
blockiness	Float	`60`	当评估工具为`blockiness`，表示图片的块效应严重程度，值越高块效应越强。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 30)，表示无块效应数值在 [30, 60)，表示轻微块效应数值在 [60, 100]，表示显著块效应（类似马赛克问题）当返回为`-1`时，表示检测的图像为非常规图像，如三明治，块状特效，游戏场景等。
blur	Float	`40`	当评估工具为`blur`，表示模糊度指标，值越高表示模糊程度越高，取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 60)，表示无模糊数值在 [60, 75)，表示轻微模糊数值在 [75, 100]，表示严重模糊
cg	Float	`20`	当评估工具为`cg`，表示是否为非自然场景，取值范围： [0, 100] 数值接近 0 表示为自然场景数值接近 100 表示为非自然场景（游戏、录屏等）
green	Float	`20`	当评估工具为`green`，表示图像绿色区域面积大小，数值越大表示绿色区域面积越大，即是绿屏的概率越大。取值范围：[0,255]
cmartifact	Float	`30`	当评估工具为`cmartifact`，表示压缩失真强度，分数越高表示压缩失真越显著，画质越差。取值范围：[0,100] 数值在 [0, 30)，表示无/轻微压缩失真数值在 [30, 60)，表示压缩失真数值在 [60, 100]，表示明显噪声

FrScores

参数类型示例值描述

参数	类型	示例值	描述
psnr	Float	`40`	当评估工具为`psnr`，表示峰值信噪比。峰值信噪比是一个表示信号最大可能功率（像素值最大值）和影响它的表示精度的破坏性噪声功率（测试图像与参考图像之间的误差）的比值。本质上就是表示两个信号的相似程度。当两个图像其中一个为无失真图像，另一个为失真后的图像，二者的 PSNR 可以看成是失真图像的质量衡量指标。值越大图片保真度越高。取值范围：[0, 60] 数值在 [0, 30)，表示差数值在 [30, 38)，表示一般数值在 [38, 45)，表示较好数值在 [45, 60]，表示非常好
ssim	Float	`0.2`	当评估工具为`ssim`，表示结构相似性，是一种用以衡量两个图像或视频结构相似性的指标。该指标主要从亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)三个方面来衡量两个图像/视频之间的区别。当两个视频其中一个为无失真视频，另一个为失真后的视频，二者的 SSIM 可以看成是失真视频的质量衡量指标。值越大图片相似度越高。取值范围：[0, 1] 数值在 [0, 0.9)，表示差数值在 [0.9, 0.95)，表示较差数值在 [0.95, 0.98)，表示中等数值在 [0.98, 1]，表示好
vmaf	Float	`80`	当评估工具为`vmaf`，表示 Netflix 提出的一个客观有参考视频质量指标，它也是当前业界广泛认可的有参画质指标。它主要使用了 3 种基础指标：visual quality fidelity(VIF)、detail loss measure(DLM)、temporal information(TI)，其中 VIF 和 DLM 是空间域的也即一帧画面之内的特征，TI 是时间域的也即多帧画面之间相关性的特征。最终使用机器学习算法(SVM)将三个基础指标融合成最终的画质分数。值越大图片纹理相似度越高。取值范围：[0, 100] 数值在 [0, 80)，表示很差数值在 [80, 87)，表示较差数值在 [87, 93)，表示中等数值在 [93, 97)，表示好数值在 [97, 100]，表示非常好

psnr

Float

40

当评估工具为psnr，表示峰值信噪比。峰值信噪比是一个表示信号最大可能功率（像素值最大值）和影响它的表示精度的破坏性噪声功率（测试图像与参考图像之间的误差）的比值。
本质上就是表示两个信号的相似程度。当两个图像其中一个为无失真图像，另一个为失真后的图像，二者的 PSNR 可以看成是失真图像的质量衡量指标。
值越大图片保真度越高。取值范围：[0, 60]

数值在 [0, 30)，表示差
数值在 [30, 38)，表示一般
数值在 [38, 45)，表示较好
数值在 [45, 60]，表示非常好

ssim

Float

0.2

当评估工具为ssim，表示结构相似性，是一种用以衡量两个图像或视频结构相似性的指标。该指标主要从亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)三个方面来衡量两个图像/视频之间的区别。
当两个视频其中一个为无失真视频，另一个为失真后的视频，二者的 SSIM 可以看成是失真视频的质量衡量指标。
值越大图片相似度越高。取值范围：[0, 1]

数值在 [0, 0.9)，表示差
数值在 [0.9, 0.95)，表示较差
数值在 [0.95, 0.98)，表示中等
数值在 [0.98, 1]，表示好

vmaf

Float

80

当评估工具为vmaf，表示 Netflix 提出的一个客观有参考视频质量指标，它也是当前业界广泛认可的有参画质指标。
它主要使用了 3 种基础指标：visual quality fidelity(VIF)、detail loss measure(DLM)、temporal information(TI)，其中 VIF 和 DLM 是空间域的也即一帧画面之内的特征，TI 是时间域的也即多帧画面之间相关性的特征。最终使用机器学习算法(SVM)将三个基础指标融合成最终的画质分数。
值越大图片纹理相似度越高。取值范围：[0, 100]

数值在 [0, 80)，表示很差
数值在 [80, 87)，表示较差
数值在 [87, 93)，表示中等
数值在 [93, 97)，表示好
数值在 [97, 100]，表示非常好

NrScoreResult

参数	类型	示例值	描述
VqScore	Float	`40`	当评估工具为`vqscore`，表示图片主观质量，分数越高表示质量越好。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 65)，表示画质较差数值在 [65, 75)，表示画质一般数值在 [75, 100]，表示画质较好
Noise	Float	`70`	当评估工具为`noise`，表示图片噪声强度，分数越高表示噪声越强。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 50)，表示无明显噪声数值在 [50, 70)，表示轻微噪声数值在 [70, 100]，表示明显噪声说明建议您将 `noise` 与 `vqscore` 组合使用，获取主观和客观两个方面的的画质评估指标。
AdvColor	Float	`40`	当评估工具为`advcolor`，表示图片整体色彩质量，分数越高表示色彩越好。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 50)，表示色彩质量差数值在 [50, 60)，表示色彩质量中数值在 [60, 100]，表示色彩质量好
Contrast	Float	`50`	当评估工具为`nr_index`或`contrast`，表示对比度程度，分数越低表示对比度越低。取值范围：[0, 100]
Brightness	Float	`220`	当评估工具为`nr_index`或`brightness`，表示平均亮度，值越大表示越亮。取值范围：[0, 255]
Texture	Float	`60`	当评估工具为`nr_index`或`texture`，表示纹理的丰富程度，值越大表示纹理越丰富。取值范围：[0, 255]
OverExposure	Float	`40`	当评估工具为`nr_index`或`overexposure`，表示过曝光面积大小程度，值越大越可能存在过曝光。取值范围：[0, 100]，大于`2`会有明显过曝区域。
Saturation	Float	`60`	当评估工具为`nr_index`或`saturation`，表示饱和度的均衡程度，值越大表示饱和度越均衡。取值范围：[0, 100]
Hue	Float	`90`	当评估工具为`nr_index`或`hue`，表示色调的均衡程度，值越大表示色调越均衡。取值范围：[0, 100]
Aesthetic	Float	`60`	当评估工具为`aesmod`，表示综合大众美学的质量评分，值越高表示更具美感。取值范围：[0, 100] 数值在 [0, 60)，表示美感较差数值在 [60, 80)，表示美感一般数值在 [80, 100]，表示美感较好
Blockiness	Float	`60`	当评估工具为`blockiness`，表示图片的块效应严重程度，值越高块效应越强。取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 30)，表示无块效应数值在 [30, 60)，表示轻微块效应数值在 [60, 100]，表示显著块效应（类似马赛克问题）当返回为`-1`时，表示检测的图像为非常规图像，如三明治，块状特效，游戏场景等。
Blur	Float	`40`	当评估工具为`blur`，表示模糊度指标，值越高表示模糊程度越高，取值范围： [0, 100] 数值在 [0, 60)，表示无模糊数值在 [60, 75)，表示轻微模糊数值在 [75, 100]，表示严重模糊
Cg	Float	`20`	当评估工具为`cg`，表示是否为非自然场景，取值范围： [0, 100] 数值接近 0 表示为自然场景数值接近 100 表示为非自然场景（游戏、录屏等）
Green	Float	`20`	当评估工具为`green`，表示图像绿色区域面积大小，数值越大表示绿色区域面积越大，即是绿屏的概率越大。取值范围：[0,255]
CmArtifact	Float	`30`	当评估工具为`cmartifact`，表示压缩失真强度，分数越高表示压缩失真越显著，画质越差。取值范围：[0,100] 数值在 [0, 30)，表示无/轻微压缩失真数值在 [30, 60)，表示压缩失真数值在 [60, 100]，表示明显噪声

FrScoreResult

参数类型示例值描述

参数	类型	示例值	描述
Psnr	Float	`80`	当评估工具为`psnr`，表示峰值信噪比。峰值信噪比是一个表示信号最大可能功率（像素值最大值）和影响它的表示精度的破坏性噪声功率（测试图像与参考图像之间的误差）的比值。本质上就是表示两个信号的相似程度。当两个图像其中一个为无失真图像，另一个为失真后的图像，二者的 PSNR 可以看成是失真图像的质量衡量指标。值越大图片保真度越高。取值范围：[0, 60] 数值在 [0, 30)，表示差数值在 [30, 38)，表示一般数值在 [38, 45)，表示较好数值在 [45, 60]，表示非常好
Ssim	Float	`0.2`	当评估工具为`ssim`，表示结构相似性，是一种用以衡量两个图像或视频结构相似性的指标。该指标主要从亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)三个方面来衡量两个图像/视频之间的区别。当两个视频其中一个为无失真视频，另一个为失真后的视频，二者的 SSIM 可以看成是失真视频的质量衡量指标。值越大图片相似度越高。取值范围：[0, 1] 数值在 [0, 0.9)，表示差数值在 [0.9, 0.95)，表示较差数值在 [0.95, 0.98)，表示中等数值在 [0.98, 1]，表示好
Vmaf	Float	`40`	当评估工具为`vmaf`，表示 Netflix 提出的一个客观有参考视频质量指标，它也是当前业界广泛认可的有参画质指标。它主要使用了 3 种基础指标：visual quality fidelity(VIF)、detail loss measure(DLM)、temporal information(TI)，其中 VIF 和 DLM 是空间域的也即一帧画面之内的特征，TI 是时间域的也即多帧画面之间相关性的特征。最终使用机器学习算法(SVM)将三个基础指标融合成最终的画质分数。值越大图片纹理相似度越高。取值范围：[0, 100] 数值在 [0, 80)，表示很差数值在 [80, 87)，表示较差数值在 [87, 93)，表示中等数值在 [93, 97)，表示好数值在 [97, 100]，表示非常好

Psnr

Float

80

数值在 [0, 30)，表示差
数值在 [30, 38)，表示一般
数值在 [38, 45)，表示较好
数值在 [45, 60]，表示非常好

Ssim

Float

0.2

数值在 [0, 0.9)，表示差
数值在 [0.9, 0.95)，表示较差
数值在 [0.95, 0.98)，表示中等
数值在 [0.98, 1]，表示好

Vmaf

Float

40

数值在 [0, 80)，表示很差
数值在 [80, 87)，表示较差
数值在 [87, 93)，表示中等
数值在 [93, 97)，表示好
数值在 [97, 100]，表示非常好

请求示例

POST https://imagex.volcengineapi.com/?Action=GetImageQuality&Version=2018-08-01&ServiceId=7h**i6
{
    "ImageUrl": "tos-example/7a7979974.jpeg",
    "VqType": "nr_index,vqscore,advcolor,blockiness,noise,aesmod,blur,cg,contrast,texture,brightness,overexposure,hue,saturation,psnr,ssim,vmaf,green,cmartifacts",
    "ImageUrlRef": "https://example.org/test.png"
}

返回示例

{
    "ResponseMetadata": {
        "RequestId": "202306041104200100100232280022D31",
        "Action": "GetImageQuality",
        "Version": "2018-08-01",
        "Service": "ImageX",
        "Region": "cn-north-1"
    },
    "Result": {
        "VqType": "nr_index,vqscore,advcolor,blockiness,noise,aesmod,blur,cg,contrast,texture,brightness,overexposure,hue,saturation,psnr,ssim,vmaf,green,cmartifacts",
        "NrScores": {
            "vqscore": 40,
            "blockiness": 60,
            "aesthetic": 60,
            "hue": 90,
            "saturation": 60,
            "overexposure": 40,
            "texture": 60,
            "brightness": 220,
            "contrast": 50,
            "advcolor": 40,
            "noise": 70,
            "blur": 40,
            "cg": 20,
            "green": 20,
            "cmartifact": 30
        },
        "FrScores": {
            "psnr": 40,
            "ssim": 0.2,
            "vmaf": 80
        },
        "NrScoreResult": {
            "VqScore": 40,
            "Blockiness": 60,
            "Aesthetic": 60,
            "Hue": 90,
            "Saturation": 60,
            "OverExposure": 40,
            "Texture": 60,
            "Brightness": 220,
            "Contrast": 50,
            "AdvColor": 40,
            "Noise": 70,
            "Blur": 40,
            "Cg": 20,
            "Green": 20,
            "CmArtifact": 30
        },
        "FrScoreResult": {
            "Vmaf": 40,
            "Ssim": 0.2,
            "Psnr": 80
        }
    }
}

错误码

本接口无特有的错误码。更多信息请见公共错误码以及 veImageX 错误码。

SDK

为了方便您快速开发，veImageX 提供了配套的服务端 SDK，同时支持多种编程语言。建议您使用服务端 SDK 来调用 API，参考文档如下所示：