BD-rate,全称Bjøntegaard-Delta rate, 用于评价不同的视频编码器RD（率失真）性能。
写这篇博客，部分原因是发现BD-rate的中文解释完全没有。
算法
1. 一个编码器，给定bitrate，计算PSNR（以Y为例）。取不同的bitrate，在R-D曲线得到四个点。
2. 用三次多项式拟合R-D曲线(所以至少需要4个点)：R = a + b*D + c*D^2 + d*D^3
3. 计算BD-rate，即计算RD曲线积分：
总结：
- 这跟机器学习里计算AUC（ Area under the Curve of ROC（Receiver Operating characteristic Curve））其实是一个概念
- JCTVC提供了计算BD-rate的excel模板，网上可以搜到。
参考
原文：https://xjsxjtu.github.io/2017-04-17/RD-rate/#:~:text=BD%2Drate%2C%E5%85%A8%E7%A7%B0Bj%C3%B8ntegaard%2D,RD%EF%BC%88%E7%8E%87%E5%A4%B1%E7%9C%9F%EF%BC%89%E6%80%A7%E8%83%BD%E3%80%82
bdrate的基本计算过程为：
对ref和test中四个点的各自进行拟合；
对拟合出来的两个曲线算积分（积分区间为两个曲线的横坐标的相交部分），求积分差；
最后将积分差除以积分区间；
第一步的拟合过程有两种方法，一种是旧方法，将四个数据点直接拟合成曲线计算，一种是新方法，对四个数据点通过分段三次插值来拟合。两种计算方法一般情况下相差不大。
旧方法的相关提案在VCEG-M033;
新方法的相关提案在JCTVC-F270；
1.PSNR
psnr：peak signal to noise ratio 峰值信噪比。两幅图像间的psnr越大，则越相似，普遍基准为30dB，低于30dB图像劣化比较明显
。
MAX：图像颜色的最大数值，8bit为255；MSE(均方差)：
PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。
2.SSIM
SSIM：structural similarity index 结构相似性。SSIM算法在设计上考虑了人眼的视觉特性，比传统方式更符合人眼视觉感知。SSIM可以基于不同的窗口做计算，假设窗口x,y的大小是N*N：
SSIM计算的结果为一个小数且在-1到1之间，若结果为1，说明对比的两幅图像数据上是一致的。通常我们取窗口window的大小为8*8，window可以在图像上移动，且在选择窗口大小的时候，作者建议是选择子群，即不要太大，这样会减少计算的复杂度。
3.BD-rate/BD-BitRate/BDBR BD-PSNR
BD-rate 负的值时,表示相同PSNR条件下，码率减少，性能提高。正的值是码率增加，性能下降。
一般来说，码率越低，PSNR越大，越能够说明新方法具有较好的性能。然而，会出现这样一种情况， 即码率相对于原来的方法有所降低，但是PSNR即视频的质量却降低了，在这种情况下想要衡量方法的好坏，就需要利用BDBR和DBPSNR，它提供的是利用新方法得到的视频相对于原来的方法在码率和PSNR上的变化情况。
BD-rate计算的是两种算法对应的两条RD曲线的差值的均值，具体需要通过对测试的几个（一般是4个）点进行曲线拟合，再做差值，最后取平均。
横坐标为rate，纵坐标为psnr，BDBR表示了在同样的客观质量下，两种方法的码率节省情况(Rate/distortion curves 画一条水平线)；BD-PSNR表示了在给定的同等码率下，两种方法的PSNR-Y的差异(Rate/distortion curves 画一条垂直线)。
https://wenku.baidu.com/view/588c854fde80d4d8d05a4f2c.html
HEVC的工具在JCTVC-A031
