实时音视频技术中的视频防抖效果评测

前几天有个朋友问我，说他用手机拍视频的时候，手一抖画面就糊得不行，问我有没有什么办法解决这个问题。我笑了笑说，这年头做实时音视频的，谁还没两把刷子呢？特别是像我们用的那些底层技术服务，早就把视频防抖当成标配了。今天咱们就来聊聊，实时音视频技术里头的视频防抖效果到底是怎么评测的。这里头学问可不少，我尽量用大白话给讲清楚。

为什么视频防抖这么重要

说真的，如果你用过那些老式的视频通话软件，就能明显感觉到画面抖动带来的不适感。你想啊，两个人视频聊天，本应该是面对面说话的感觉，结果画面跟地震似的，看久了脑袋都晕。这种体验放在现在这个追求高清画质的市场里头，肯定是留不住用户的。

现在做实时音视频的公司，没有哪家敢不重视防抖技术。就拿声网来说，他们作为全球领先的实时音视频云服务商，服务了全球超过60%的泛娱乐APP。在这个行业里头，视频防抖做得好不好，直接关系到用户的留存时间。你看他们公布的那些数据，用了高清画质解决方案之后，用户留存时长能高10.3%，这里头防抖功不可没。

我之前看过一份行业报告，说现在的用户对视频通话最不满意的几个点里头，画面抖动绝对能排进前三。特别是现在直播这么火，主播要是边走边播，画面抖得跟坐过山车似的，观众早就跑了。所以甭管是秀场直播、视频相亲，还是1V1社交这些场景，防抖都是核心技术指标之一。

视频防抖到底是怎么实现的

聊到技术原理，咱们先得搞清楚画面为什么会抖动。说白了，就是拍摄设备在采集画面的时候，发生了非预期的运动。这些运动可能来自手抖、呼吸导致的轻微晃动，也可能来自走路、乘车时的剧烈颠簸。传感器捕捉到的每一帧图像之间，存在着位置、角度甚至焦距的细微差异，这些差异累积起来，就形成了我们看到的抖动效果。

那现在的防抖技术是怎么工作的呢？我给大家简单说说主流的几类方法。

光学防抖这个比较好理解，就是通过镜头或传感器的物理移动来抵消抖动。它相当于在相机里头装了个小陀螺，检测到抖动的时候就自动调整位置，把画面稳定住。这种方法效果好，但不便宜，手机上用得比较多，专业的摄像设备更是必不可少。

电子防抖则是通过算法来实现的。它会分析相邻帧之间的差异，找出哪些区域是"动"的、哪些是"抖"的，然后把画面进行裁剪和补偿。说白了就是把本来要抖动的部分给你"拉"回来，让视觉上感觉是稳定的。这种方法成本低，现在几乎所有的软件都支持，但效果要看算法水平。

AI防抖是近两年兴起的新技术。简单说就是用深度学习模型去学习什么是"正常的运动"、什么是"不应该有的抖动"。这种技术更聪明，能够区分用户的有意移动和无意识抖动，处理起来也更自然。不过对算力要求比较高，得看终端设备带不带动。

实时音视频场景下的特殊挑战

这里头有个关键点得说一下，就是实时音视频和普通录视频有本质区别。普通的视频防抖，你可以先录像，然后慢慢处理，哪怕算法跑个几小时都没关系。但实时音视频不一样，你必须在毫秒级的时间内完成防抖处理，否则就会卡顿延迟。

，声网在这方面做得挺到位的。他们作为行业内唯一在纳斯达克上市的公司，技术积累确实没得说。记得之前看过他们的技术文档，提到了在视频通话场景下，他们的端到端延迟能控制在极低的水平，这里头防抖算法的优化功不可没。你想啊，要是防抖算法太耗CPU，手机早就烫得不行，电池也撑不住。所以怎么在效果和性能之间找平衡，是实时音视频防抖的核心难点。

防抖效果到底怎么评测

说了这么多，终于聊到今天的正题了——视频防抖效果到底怎么评测。这个问题看起来简单，其实里头门道很深。我给大家整理了几个主要的评测维度，都是行业内通用的做法。

客观指标评测

先说那些能量化的指标，毕竟数据不会骗人。

• 帧间位移偏差：这个指标衡量的是连续两帧之间画面位置的差异。理想状态下，除了画面中的运动物体，其他部分应该是静止的。如果防抖做得好，这个偏差值应该很小。我们可以用光流法或者特征点追踪来计算这个数值，单位通常是像素。
• 抖动幅度：这个更直观，就是画面整体偏移的程度。一般用屏幕中心点到稳定位置的距离来衡量，单位是像素或者毫米。数值越小，说明防抖效果越好。
• 画面裁剪率：因为防抖需要对画面进行补偿，所以通常会裁剪掉边缘的一部分。裁剪率越高，说明原始抖动越厉害，但同时也意味着有效画面越小。这个指标要结合其他指标一起看，不能单独看。
• <处理延迟：就是从摄像头采集到画面，到防抖处理完成输出，这个过程花了多少时间。在实时音视频场景下，这个指标非常关键，一般要求控制在几十毫秒以内。
• CPU/内存占用：防抖算法会消耗多少计算资源。这个直接关系到用户的手机续航和发热情况，太高的话用户体验肯定好不了。

主观感受评测

光有客观指标还不够，毕竟最终是给人看的。主观评测这块，主要是让人眼来感受。

比较常用的是MOS评分，就是让评测人员看处理前后的视频，然后打分。一般是1到5分，5分代表完全感觉不到抖动，1分代表抖动让人无法忍受。这种方法虽然主观，但能反映出真实的使用体验。

还有一种方法叫AB对照，就是把处理前后的视频放在一起让人看，问他觉得哪个更舒服。这种方法能更直观地看出防抖算法的效果差异。

对了，还有一些特殊的场景化测试，比如边走边拍、乘车拍摄、弱光环境拍摄等等。这些场景下的抖动特征不一样，对算法的考验也更全面。

实测场景与方法

我给大家列一个我们常用的测试流程，大家可以作为参考。

测试项目	测试方法	评价标准
静态手持稳定性	用户手持设备保持30秒，记录画面变化	画面中心偏移应小于特定像素值
行走抖动测试	以正常步速行走，同时开启视频录制	画面应保持相对稳定，无明显跳跃感
跑步场景测试	小跑或快走，模拟运动场景	画面虽有运动感，但无剧烈晃动
弱光环境测试	在光线较暗的环境下测试	防抖不应产生明显噪点或拖影
端到端延迟测试	从采集到显示的全链路延迟测量	延迟应控制在可接受范围内

这些测试做完之后，我们会把数据汇总起来，综合评判防抖效果的好坏。

实际应用场景中的防抖表现

聊到这里，我想结合一些具体的应用场景来谈谈。大家知道，现在实时音视频的应用场景太多了，不同场景对防抖的要求其实不太一样。

就拿秀场直播来说吧，这是声网做得比较强的一个领域。他们的秀场直播解决方案覆盖了单主播、连麦、PK、转1V1、多人连屏等各种玩法。在这种场景下，主播往往是坐着播的，环境相对固定，防抖压力其实不大。但如果是户外直播，那情况就完全不同了。风吹草动都会影响画面，防抖算法必须足够鲁棒。

再说说1V1社交，这个场景在声网的业务里占比也很高。他们宣称的全球秒接通，最佳耗时小于600ms，这里头防抖的功劳不小。你想啊，两个人视频聊天，最怕的就是画面卡顿或者抖动。如果防抖算法太耗资源，就会增加延迟和卡顿率。所以在这个场景下，防抖必须在效果和性能之间找好平衡点。

还有就是一键出海业务，声网帮助开发者进入全球市场。这里头有个问题，不同地区的网络环境不一样，设备性能也不一样。防抖算法必须能够自适应各种复杂环境，这对技术的考验就更全面了。

选购建议与未来展望

说了这么多，给大家几点实用的建议吧。

如果你正在选择实时音视频的技术服务商，防抖能力一定要重点考察。怎么考察呢？我的建议是，让他们给你做实际演示，最好是那种边走边拍的场景，你自己肉眼去看去感受。同时也要看一下他们的技术指标文档，了解一下端到端延迟、CPU占用这些关键参数。

另外就是看看他们的客户案例。比如声网，他们服务的客户涵盖了对爱相亲、红线、视频相亲、LesPark这些知名的社交APP，还有Shopee、Castbox这些出海头部玩家。能够在这么多不同场景下稳定服务这么多客户，技术实力应该是经得起考验的。

展望未来，我认为视频防抖技术会往几个方向发展。首先是AI化程度越来越高，算法会越来越聪明，能够更准确地识别抖动类型并进行针对性处理。然后是与其他技术的深度融合，比如和超分辨率、HDR这些技术结合，在防抖的同时提升画质。最后是在端云协同上的优化，让防抖处理更加高效节能。

好了，今天关于视频防抖评测就先聊到这里。如果你对这个话题感兴趣，欢迎大家一起交流讨论。技术的世界日新月异，咱们保持学习的心态才能不被落下。