數字聲頻與音頻為消費者提供了立體聲且高清晰度的聲頻體驗，而相關測試則從傳統的靜態、單幀像分析，轉換為動態測試、圖像質量分析。 雖然單幀像分析可提供信號定時、色深、線條同步化，以及更多有用信息，但壓縮/解壓縮算法與緩沖錯誤的數字影像也常造成瑕疵，且無法通過單幀像所察覺。常見錯誤則包含宏區塊、幀像停滯、聲頻遺失與截斷，或像素化。此篇教學指南概述了圖像質量分析，并說明NI Picture Quality Analysis軟件應如何搭配NI Digital Video Analyzer使用，偵測數字聲頻與視頻的瑕疵或假影。

HDMI串流的常見瑕疵

首先應了解圖像質量分析，從而知道數字視頻系統可能產生的瑕疵類型。 而用戶自己就能發覺最常見、最重要的瑕疵，如宏區塊、像素化、幀像模糊、停滯、遺失、聲頻截斷和LipSync。

宏區塊——數字影像往往是通過MPEG 4或H.264壓縮成多個8x8色塊。 若壓縮/解壓縮算法之間并無高度相關，則可能產生多個定義邊緣的區域。 這就是宏區塊。

圖1. 若原始圖像的解壓縮效果不佳，宏區塊就可能在解壓縮后的像素之間形成定義邊緣。

若傳輸期間遺失數據，則解碼器將無法正確讀取數據區塊從而檢索原始的像素數據,這樣會造成明顯的掉色區塊錯誤。與宏色塊相比，雖然這些錯誤均較為少見，但仍極為明顯。

圖2. 因數據遺失與錯誤解碼而產生的像素化錯誤。

在解碼或調整期間，可能遺失高頻率的組件，進而在邊緣之間遺失定義，或出現模糊的情況。 視頻信號將因此丟失清晰度或鮮明度。

圖3. 模糊將使視頻信號產生不清晰的邊緣。 圖左在黑、白邊緣之間的定義較不明顯。

從圖1到圖3呈現了單一圖像的模糊、像素化、宏區塊；這些瑕疵往往不會再各個幀像逐一出現，而必須全時間完整測量設備以獲得正確的結果。其他瑕疵如幀像停滯/遺失、聲頻切割、LipSync (聲頻/視頻同步化)，也需分析多組幀像。