目前视频质量的评价算法主要有2种，主观评价法和客观评价法。根据各算法所引用的源素材多少，可把视频质量客观评价分为3类：全参考评价体系、部分参考评价体系、无参考评价体系。全参考评价体系：要求占有完整的源素材信息，是目前客观评价3大体系中发展较为成熟的部分，其现状代表当前客观评价技术的最高水平。1. 基于全像素失真统计的评价方法：以统计理论为基础，逐帧、逐像素比较参考源和测试源的数据差异。通过获得原数据和待测数据间的总体误码累计，体现像素噪声层面上的绝对误码率，从而反映视频质量。该类评价方法能敏感捕获两端视频在像素层面上的细微失真，具有很高的敏感性。此为，其数学方法简单，物理含义清晰，是目前应用最广泛的评价方法。但它们都是从整体上反映原始图像和恢复图像像素层面上的差别，其评价机制无法体现出视频图像数据所承载的不同于一般数据的内容信息，常造成评价结果与主观感受相偏离，并不能较好满足客观评价的应用需求。该类评价方法的主要代表有：PSNR和MSE等。 其中，Xi和Xi，分别为原始与重建图像中对应的像素值，N2为NN图像的总像素数。其中MN为图像大
