图像压缩算法性能的测试与分析工具
图像压缩算法性能的测试与分析工具1
蔡正兴，张虹
中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 (221008)
摘要：本文研究了图像压缩算法性能的评价方法，提出了图像压缩算法性能的测试算法，包括横向比较测试和纵向分解测试，并在此基础上设计并实现了压缩算法性能的测试与分析工具。该工具能够测试和分析压缩算法的性能，并自动生成各种分析图表，为用户提供了方便，具有较大的实用价值。为了提高评价的效率、准确性和全面性，文中提出了测试图像的选择方法和测试结果的分析方法，具有一定的理论意义。
关键词：压缩性能，测试方法，分析方法，图像选择方法
1. 引言
近年来，图像压缩得到快速发展[1]，各种算法层出不穷，比如有损的压缩算法可以在低失真的条件下达到高压缩比[2，3]，而无损的压缩算法则可以保证重建图像的无失真[4]。因此在实际应用中得知各种压缩算法的性能及特点是必要的。在评价图像压缩算法性能时主要考虑压缩比、重建质量、时间复杂度、空间复杂度和实现代价这几个方面[5]，其中较为重要的是压缩比、重建质量和时间复杂度。为了计算这些压缩性能指标，常常使用一些工具软件，比如在图像处理领域广泛使用的MATLAB系列软件，它提供了大量的内置函数[6]，操作方便，功能强大，但它不是评价图像压缩算法性能的专业工具，需要进行二次开发，不能有效的分析和评价压缩性能。其次，利用性能指标来评价压缩方法，尽管方便快捷，但还不能反映图像压缩算法的全部特点。例如，在考虑变换编码系统的失真性质时，一般采用MSE(均方误差)，有时利用MSE计算得到的重建质量很好，但视觉效果却不好，这是因为MSE对图像中的失真显著性不敏感[7]，可见，性能指标仅仅是对压缩算法进行宏观上的评价，无法评价每个过程对压缩性能的影响。再次，在评价压缩性能时，不可避免地要使用测试图像，用户在选择测试图像时带有随机性，不利于全面地评价压缩方法。针对这些不足，本文设计了图像压缩算法性能的测试与分析工具——AutoTA。AutoTA的目标是自动地对图像压缩算法进行测试与分析，并生成各种分析图表，全面的评价图像压缩算法的性能。AutoTA具有广泛的应用前景，科研人员利用AutoTA可横向比较各种压缩算法的性能，也可纵向分析压缩算法的特点；工程技术人员也可以根据AutoTA的测试结果，在实际应用中选择合适的图像压缩算法。
2. 压缩算法性能指标
压缩性能指标是评价压缩算法的重要方面，也是AutoTA分析图像压缩算法性能的重要依据，下面将描述相关的性能指标。
2.1压缩比
压缩比是指压缩过程中输入数据量和输出数据量之比，反映了图像压缩算法的压缩性能，当压缩比小于1时为正压缩，当压缩比大于1时为负压缩。压缩比的计算公式为：
1本课题得到国家自然科学基金项目(编号：60372102)、教育部博士点基金项目(编号：20030290011)、软件新技术国家重点实验室课题(编号：A200309)资助。
=输入文件大小压缩比输出文件大小
…………………..…………….1 这里输入文件指的是原始文件，输出文件指的是压缩后的文件。值得注意的是，这种度量方法必须指明输入输出的显示形式，否则将是不可靠的[8]。
2.2峰值信噪比
在有损图像压缩中，峰值信噪比用来衡量与原始图像相比较的重建图像的质量，与人类视觉系统所察觉到的误差有有限的近似关系[7]，易于计算，定义为：
2
(21)PSNR=10lg B MSE
? …………………………………2 其中B 表示该图像的色深，MSE 为原图像和恢复图像的失真均方差，定义为：
121211
2121200121([,][,]) N N n n MSE n n n n N N χχ??∧===?∑∑ (3)
其中12[,]n n χ表示原图像在处数值， []表示重建图像在处数值。 12[,]n n ∧
χ21,n n 12[,]n n 2.3时间复杂度
时间复杂度是指图像压缩算法编解码的速度，希望编解码的速度很快。在许多应用中，编解码将在不同的时间，不同的地点和不同的系统中运行[8]，因此编解码速度对评价压缩算法的效率和通用性具有重要的意义。AutoTA 中采用读取CPU 中的存储器值的方法来计算编解码时间，描述如下：
在压缩或解压缩算法运行前，先读取CPU 内部64位计数器的值并存储；
在压缩或解压缩算法运行结束后，再次读取CPU 内部64位计数器的值并存储；
将两次的存储值相减，得到运行的时钟周期数，用该值除CPU 的频率就得到算法运行的时间。
计算公式为：
2T T T H
?=1 ………………………………………………....4 其中表示算法运行结束时CPU 计数器的值，表示算法运行前CPU 计算器的值，H 代表CPU 的频率。
2T 1T 还有一些压缩性能指标如空间复杂度，实现代价等无法精确衡量，本文暂不讨论。
3. AutoTA 系统设计
3.1系统结构
AutoTA 以目前常见的几种压缩算法为测试和分析对象，主要包括离散余弦变换(DCT)算法、离散小波变换(DWT)算法、哈夫曼编码算法、算法编码算法、JPEG 压缩算法和JPEG2000压缩算法。在实现这些压缩算法的同时，重点在于实现对图像压缩算法的测试和分析，测试的目的在于获得性能指标等数据，而分析则是利用这些数据对压缩性能进行评价，因此AutoTA 应该具备[9][7]图像压缩算法的测试功能、分析功能、测试图像选择功能、图像
压缩质量控制功能、性能指标的计算功能、压缩算法的分解功能等。由此，图像压缩算法的性能测试与分析工具可划分为五个部分：初始化设定、测试图像选择、压缩算法实现、参数计算和性能分析。初始化部分选择待测试的压缩算法和测试策略，进行压缩图像的质量控制和性能指标的选择；测试图像选择主要是系统根据设定的测试算法自动的选择测试图像；压缩算法实现部分根据要求实现相应的压缩算法；参数计算部分进行性能指标的计算或者跟踪压缩算法每一步的数据变化；性能分析部分根据测试策略和计算得到的各种数据，自动生成各种性能分析图表。系统结构如图1所示。
图1 AutoTA 系统框架
3.2工作原理
由AutoTA的框架图可知，用户需要选择测试策略，并指定待测试的压缩算法，可以是一种或多种，由测试策略确定；确定压缩算法后，用户需要进行系统参数的设置，这和具体的测试策略有关，比如恢复图象质量，跟踪数据块大小等；然后，AutoTA将自动地选择测试图像，并调用指定的图像压缩算法，计算需要的参数，如性能指标等，并存储于数据库中；最后系统将分析这些数据，并绘制图表。
3.3 AutoTA的实现技术
AutoTA的关键在于压缩算法的测试方法，测试图像的选择方法和测试结果的分析方法。以下将详细介绍它们的实现算法。
3.3.1 AutoTA测试方法
为了全面的评价图像压缩算法，避免利用性能指标评价压缩算法的误差，本文提出了两种测试方法: 横向比较测试和纵向分解测试。横向比较测试是将待评价的图像压缩算法与其他压缩算法进行比较，比较的内容是压缩性能指标；纵向分解测试是将待评价图像压缩算法分步骤实现，并记录每一步的数据，纵向观察数据的变化。测试方法是AutoTA的基础，它决定整个系统的流程。下面给出测试策略的实现算法：
1）系统初始化。令n=0，testmethod=0，imagemethod=3，imagecount=1，imagequality=100，blocksize=4，x=0，y=0。
其中n表示测试次数，为正整数；testmethod表示测试策略，0代表横向比较测试，1代表分解测试，为布尔型数；imagemethod表示测试图像的选择方法，1代表同类图像，2代表不同类图像，3代表随机选取，为正整数；imagecount表示测试图像的数目，为正整数；imagequality表示压缩图像质量，其值在0到100之间变化，值越大表示图像质量越好；blocksize表示跟踪的块大小，为正整数且是2的方幂；x，y表示跟踪块的起始位置，为整数且大于等于0。
2）选择测试策略，即设定testmethod。
3）设定测试图像选择方法，即设定imagemethod。
4）对测试策略进行判断。
if testmethod=0，则
设定测试次数n；
设定imagecount为n；
设定imagequality；
选择需要计算的性能指标，包括PSNR、压缩比、压缩时间等。
调用测试图像选择算法；
循环调用相应的图像压缩方法，循环次数为n；
计算选择的性能指标，并存入数据库；
调用压缩结果分析算法。
else
设定n=1；
设定imagecount为n；
设定blocksize和x，y；
设定imagequality；
调用测试图像选择算法；
调用相应的图像压缩方法；
记录每一步变换后，跟踪块的数据，并存入数据库中；
调用压缩结果分析算法。
end
5）算法结束。
3.3.2测试图像选择方法
测试图像对全面而准确地评价压缩算法具有重要意义，因为任何一种压缩算法都不可能对所有的图像都适用，因此在测试压缩算法时，需要有针对性地选择测试图像，本文认为测试图像的选择应遵循以下几个原则：
1) 测试图像要包括多种类型；
2) 每幅测试图像需要有多种特性，比如说在一幅以连续色调为主的图像中有一些离散色调，或者在大多数图像像素相似的情况下，有一些跳跃的像素等等；
3) 测试图像应有不同的大小。这里的大小是指图像的高度与宽度的乘积。
为了符合这些原则，本文提出了基于图像特征的测试图像选择方法。该方法首先对图像进行颜色空间的转换，由RGB空间转换为HSV空间，然后对HSV空间进行区域分类，并使用区域生长算法对图像进行分割和合并，将得到一系列的块，计算各个块的尺寸，色度平均值和均方差，并作为该图像的特征，最后利用特征值选择符合要求的图像。下面先给出颜色空间转换方法和区域生长方法的描述。
3.3.2.1颜色空间转换及色度空间划分规则
一般认为R,G,B颜色空间与人眼的感知差异很大，这里采用较好符合人眼感知特性的HSV颜色模型。首先将图像中每一像素的r,g,b值转换为h,s,v值(h∈[0,2π],s∈[0,1],v∈[0,1])，然后将转换后将色彩空间划分为三部分[10]：
黑色区域:所有v<20%的颜色均归入黑色,令h=0,s=0,v=0;
白色区域:所有s<20%且v>70%的颜色归入白色,令h=0,s=0,v=1;
彩色区域:位于黑色区域和白色区域以外的颜色,其h, s, v值保持不变。
3.3.2.2 区域生长算法
区域生长算法[11]主要用于图像分割与合并，描述如下：
①将图像分成等面积的单元.
②从左上角的第1个单元开始与其相邻的单元进行颜色比较,若两者相似且符合归并准则,那么就将两者归并形成一个小片,并且计算该小片的平均颜色.若相邻的某单元与其颜色
不相似,则将该单元标以“未完成”.
③继续将小片与其相邻单元逐个进行颜色比较,凡是与小片相似者并入小片使小片逐渐生长扩大,直到没有再可归并的单元为止.然后将此生长完毕的小片标以“已完成”.
④对于下一个“未完成”的单元重复上面生长小片的步骤,直到所有的单元都已被标记为“已完成”.
区域生长方法的关键是要使用合适的相邻单元合并的门限，本文设定颜色(c
1,c
2
,c
3
)的距
离门限为0.5[12]，进一步提高区域生长方法的精度需要利用区域间的特征进行单元合并等后处理工作[13]，这里不作讨论。
在图1的模块2中实现了测试图像的选择，实现算法为：
1)设定imagetype，这里imagetype表示测试的图像类型，为正整数，1表示连续色调图像，2表示离散色调图像，3表示随机图像；将测试图像集中所有图像的imageflag置0，这里imageflag为测试图像集中图像的选中标志，1表示选中，0表示未选中，为布尔数；
2)按照要求从测试图像集中随机选择一幅图像A；
3)对选择图像数量imagecount进行判断。
if imagecount==1
算法结束；
else
取imagecount，imagemethod值；
for j=1:1: imagecount-1
调用图像筛选算法；
输出图像编号。
end
end
这里imagecount，imagemethod的值由模块1确定，j为正整数；
4)算法结束。
图像筛选算法基于图像的特征，实现算法为：
1) 判断测试图像集每幅图像imageflag值。
if imageflag==1
选择下一幅图像；
Else
选择当前图像B；
imageflag=1;
将图像由颜色空间转换为色度空间；
使用色度空间的划分规则对图像进行处理。
End
2)用区域生长方法对图像进行区域分割与合并，并记录合并后每个区域的数据，包括区域的长度、宽度、色度平均值和色度均方差。
3)依次比较A 和B 两幅图像中从大到小的m 个区域的长度、宽度、色度平均值和均方差，并计算两者的误差，如果所有参数的误差都在20%以内，则认为是相似的，如果有一个参数的误差超过20%则认为是不相似的，不相似程度由误差的大小表示。这里m 指图像的区域数，如果有一幅图像区域数不足m ，则按较小的m 取值。然后设定similar 的值，0表示相似，1表示不相似，这里similar 为布尔数。色度平均值定义式为：
1
01S m i i m ??
==∑S …………………………….……………..….5 色度均方差定义为：
…………………………….……………..….6 其中S i 表示某点的色度，m 为正整数，i 为整数且大于等于0。
误差定义为：
211
||100%X X D X ?=× …………………………….……………..….7 式中D 表示误差，1X 表示原始图像的尺寸或其他参数值，2X 表示待选取图像的尺寸或其他参数值。
4）根据imagemethod 和similar 的值判断当前图像是否保留。
if imagemethod ==3 //表示随机选取图像
保留当前图像；
else //表示选取同类型或者不同类型的图像
imagemethod = imagemethod-1；
if imagemethod==similar
保留当前图像；
else 不保留。
end
end
5）算法结束，复位，imagetype=3，其它变量置0。
3.3.3 AutoTA 分析方法
AutoTA 采用的分析策略与测试策略相对应，如果是横向比较测试则分析压缩算法的性能指标；如果是纵向分解测试则分析压缩算法每一步的数据变化。图1中的模块5实现这一功能，具体算法描述如下。
//算法开始
判断testmethod 的值。//testmethod 的值由模块1确定
if testmethod==0 //横向比较测试
读取n；
从数据库中取出n份性能指标；
绘制图表；
else //分解测试
取得blocksize*blocksize的原始图像数据；//blocksize的值由模块1确定
从数据库中取出每步的跟踪数据；//大小为blocksize*blocksize
绘制图表；
End
4. 测试结果分析
AutoTA可以自动地对压缩算法的性能进行测试，测试方法包括横向比较测试和纵向分解测试，最后自动生成各种分析图表。这里给出对DCT和DWT算法进行测试与分析的结果。本文的测试环境均为Intel Celeron CPU 1.70GHz,256MB内存，DWT进行的是三层变换，选择的基小波为w5/3。首先选择横向比较测试，AutoTA根据测试图像选择算法自动选定了四幅测试图像(bmp格式)：lena、girl、copule和boat，设定的性能指标包括变换时间、反变换时间和峰值信噪比，测试结果如图2、图3所示。由图2可以看出DCT算法在编解码速度上都要比DWT优越，而且较为明显，这主要是由于DWT要进行卷积运算的缘故；由图3可知两者在图像重建质量上较为接近，从曲线的变化趋势还可知，对不同的测试图像，两者在重建时质量有相同的变化规律，当然图像重建质量和DWT的变换层次和选择的基小波也有关系。其次选择纵向分解测试，采用的测试图像为lena(格式为bmp)，选择跟踪的块大小为4*4。得到DCT与DWT的变换数据如表1所示，AutoTA绘制的数据变化趋势图如图4所示。由表1，可以看出DCT变换和DWT变换后多数能量都集中在左上角，DCT越往右下角方向，能量越小，而DWT的变换数据除了左上角的数据，其他数据相差不大，从而可以说明DCT的能量集中特性和DWT的多分辨率特性；由图4，可以看出经DCT与DWT 变换后的数据变化趋势基本一致，但DCT数据存在跳变，这也是DCT存在块效应的原因。
图2 DCT与DWT时间性能对比图图3 DCT与DWT重建质量对比图
表1 图像原始数据与DCT、DWT变换数据
原始数据变换数据
DCT变换224 29 -1 -2 13 5 -5 1 0 -9 2 1 2 2 -1
DWT变
换
64 64 60 54
66 63 53 46
68 62 48 41
61 54 45 46
224 11 -1 8
27 -5 8 -1
2 7 -2 -1
7 3 -1 4
5. 结论
本文针对传统的压缩性能评价方法效率低，不全面等不足，设计了AutoTA系统。该系统实现了压缩算法自动测试，性能指标计算，数据跟踪，测试结果分析和分析图表生成等功能。为了实现这些功能文中提出了压缩算法的性能测试方法，基于特征的测试图像选择方法和测试结果分析方法。与一般的工具平台相比，如MATLAB等，AutoTA具有明显的优势。首先它不需要用户进行二次开发即实现了上述功能；其次，AutoTA具有良好的时间性能，图5显示了在AutoTA与MATALAB6.5上运行DCT算法得到的时间性能曲线，从图中可以看出AutoTA的运行效率远优于MATLAB6.5；第三，AutoTA操作方便，评价准确、全面。文中提出的几种算法，提高了系统评价压缩方法性能的准确性和全面性，具有一定的理论意义；同时AutoTA能够协助科研人员和工程技术人员在实际应用中选择合适的图像压缩算法，为用户提供了更大的方便,具有较大的应用价值。
图4 DCT与DWT变换数据趋势图图5 AutoTA与MATALAB时间性能对比图
参考文献：
[1] Mathias Johanson. A SCALABLE VIDEO COMPRESSION ALGORITHM FOR REAL-TIME INTERNET APPLICATIONS. EC-VIP-MC 2003.4th EURASIP Conference focused on Video I Image Processing and Multimedia Communications, 2-5 July 2003, Zagreb. Croatia:329
[2] M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathieu, I. Daubechies, “Image Coding Using Wavelet Transform,” IEEE Transactions on Image Processing, l(2). pp 205-220 (1991).
[3] S. Mitra, and Shu-Yu Yang, “High Fidelity Adaptive Vector Quantization at Very Low Bit Rates for Progressive Transmission of Radiographic Images,” Journal ofElectronic Imaging, Vo1.8, No. I, pp 13-35, 1999. [4] K. Denecker, J. van Overloop, L. Lemahien, “ An Experimental Comparison of Several Lossless Image Coder for Medical Images,” Proceedings of the 1997 Data Compression Conference.
[5] Wang, Xiang-yang. The Principle of Multimedia Information Procession Telenology. Beijing : Science Press,2005(in Chinese)
[6]MathWorks, Inc. MathWorks MatLab R14. https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,/2005/02/22/0000039844.html
[7] David S.Taubman, Michael W.Marcellin. JPEG2000 Image Compression Fundamentals, Standards and Practice. Boston :Kluwer Academic Publishers, 2001.
[8] Zhang, Wei-ming. Multimedia Information System. Beijing: Publishing House of Electronics industry,2002(in Chinese).
[9] David Salomon. Data Compression: The Complete Reference, Second Edition. New York: Springer-Verlag, 1998:204-220
[10] WANG Tao, HU Shi-min, SUN Jia-guang. Image Retrieval Based on Color-Spatial Feature. Journal of Software, 2002,13(10):2032
[11] Bian, Zhao-qi. Patern Recognition. Beijing: Tsinghua University Press, 1986:262~263 (in Chinese).
[12] WANG Tao, HU Shi-min, SUN Jia-guang. Image Retrieval Based on Color-Spatial Feature. Journal of Software, 2002,13(10):2032-2033
[13] Pavlidis, T., Liow, Y.T. Integrating region growing and edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990,12(3):225~133.
中文参考文献：
[5]王向阳.多媒体信息处理技术原理.北京：科学出版社，2005
[8]张伟明.多媒体信息系统.北京：电子工业出版社，2002
[11] 边肇祺.模式识别.北京：清华大学出版社,1986: 262~263
AutoTA：A Testing and Analyzing Tool for Performance of Image Compression Arithmetic
Cai Zheng-Xing，Zhang Hong
School of Computer, China University of Mining and Technology, XuZhou JiangSu (221008)
Abstract
This paper studies the evaluation methods for image compression algorithms and proposes test methods for compression algorithms including horizontal comparison test and vertical decomposition test. On the base of this, we design and realize a testing and analyzing tool for performance of image compression algorithms. This tool can test and analyze compression algorithms and generate kinds of analysis chart automatically, provides a lot of convenience for users and has very important practical value. In order to improve efficiency, veracity and perfectibility of the tool, this paper presents selection method for test images and analysis method for test results which have certain theoretical meaning.
Keywords: Compression Performance; Testing method; Analyzing method; Image Selection method
作者简介：
蔡正兴（1985-），男，硕士研究生，研究方向为图像压缩技术；
张虹（1942），女，教授，博士生导师，研究方向为多媒体技术、图像压缩技术、软件工程、数据库技术。
AB(性能测试工具)
AB ab是apache自带的一款功能强大的测试工具 安装了apache一般就自带了， 用法可以查看它的说明 $ ./ab ./ab: wrong number of arguments Usage: ./ab [options] [http://]hostname[:port]/path Options are: -n requests Number of requests to perform -c concurrency Number of multiple requests to make -t timelimit Seconds to max. wait for responses -p postfile File containing data to POST -T content-type Content-type header for POSTing -v verbosity How much troubleshooting info to print -w Print out results in HTML tables -i Use HEAD instead of GET -x attributes String to insert as table attributes -y attributes String to insert as tr attributes -z attributes String to insert as td or th attributes -C attribute Add cookie, eg. ‘Apache=1234. (repeatable) -H attribute Add Arbitrary header line, eg. ‘Accept-Encoding: gzip’ Inserted after all normal header lines. (repeatable) -A attribute Add Basic WWW Authentication, the attributes are a colon separated username and password. -P attribute Add Basic Proxy Authentication, the attributes are a colon separated username and password. -X proxy:port Proxyserver and port number to use -V Print version number and exit -k Use HTTP KeepAlive feature -d Do not show percentiles served table. -S Do not show confidence estimators and warnings. -g filename Output collected data to gnuplot format file. -e filename Output CSV file with percentages served -h Display usage information (this message) 参数众多，一般我们用到的是-n 和-c
性能测试实战经典案例分享：一个你不知道的压力测试工具
在项目上线之前，都需要做，目的是看下我们的网站能抗住多少的压力，能承担多少并发，如果不做压力测试，一旦出现大访问量时，我们的网站会挂掉。 一、Webbench测试并发 Webbench是下的一个网站压力测试工具，能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每分钟相应请求数和每秒钟传输数据量。webbench最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。 测试的环境是 Linux Ubuntu 1、安装 1.1 安装ctags apt-get install exuberant-ctags ctags 为webbench的依赖 1.2 下载安装 官网：~cz210... root@corwien:~# wget ~cz210552/distfiles/webbench- root@corwien:~# tar zxvf webbench- root@corwien:~# cd webbench-1.5/ root@corwien:~/webbench-1.5# make root@corwien:~/webbench-1.5# make install root@corwien:~/webbench-1.5# webbench webbench [option]... URL -f|--force Don't wait for reply from . -r|--reload Send reload request - Pragma: no-cache. -t|--time
性能测试结果分析
性能测试结果分析 分析原则： 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点） 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源： 1）根据场景运行过程中的错误提示信息 2）根据测试结果收集到的监控指标数据 一．错误提示分析 分析实例： 1）Error:Failed to connect to server “https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,″ has shut down the connection prematurely 分析： A、应用服务死掉。 （小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题） B、应用服务没有死 （应用服务参数设置问题）
例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％ C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）) 2）Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析：可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二．监控指标数据分析 1．最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2．业务操作响应时间： 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？ 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题
Iometer性能测试工具测试指南
Iometer性能测试工具测试指南
目录 一、Iometer简介 (3) 二、安装Iometer (3) 1、获得安装文件 (3) 2、安装 (3) 三、测试IO（磁盘、网络）性能 (4) 1. 本地IO性能测试 (4) 2. 网路IO性能测试 (6)
一、Iometer简介 IOMeter是一款功能非常强大的IO测试软件，它除了可以在本机运行测试本机的IO（磁盘）性能之外，还提供了模拟网络应用的能力。为了全面测试被测服务器的IO性能，可以分别选择不同类型的测试脚本。 ●Max_throughput：文件尺寸为64KB，100%读取操作，随机率为0%，用于检测磁盘系统 的最大吞吐量 ●Max_IO：文件尺寸为512B，100%读取操作，随机率为0%，用于检测磁盘系统的最大IO 能力 ●Fielserver：文件尺寸从0.5KB到64KB不等，80%读取操作，随机率为100%，用于模拟 文件服务器的性能 ●WebServer：文件尺寸从0.5KB到512KB不等，100%读取操作，随机率为100%，用于模 拟Web服务器的性能 二、安装Iometer 1、获得安装文件 ●从Iometer官方网站https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,/ 得到安装文件，上面提供不同平台的安装 文件。 ●从当前目录得到安装文件，提供了Windows、Linux的安装文件。 2、安装 安装基本上不需要什么特殊的设置遵循“Next”原则就可以安装成功。
三、测试IO（磁盘、网络）性能 1. 本地IO性能测试 1、启动Iometer.exe，在windows上单击Iometer图标； 2、在Iometer启动的同时会自动运行Dynamo.exe，在Iometer中被叫做一个Manager。如下图； 3、在“Disk Targets”页中选择一个驱动器； 4、在“Access Specifications”页中选择一个需要的测试项目；
web项目测试实战性能测试结果分析样章报告
5.4.2测试结果分析 LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图5- 1所示。性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。我们回顾一下本次性能测试的目的，正如错误！未找到引用源。所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CPU 使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。 图5- 1性能测试结果分析流程图 结果摘要 LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如图5- 2所示。概要中列出了场景执行情况、“Statistics Summary（统计信息摘要）”、“Transaction Summary（事务摘要）”以及“HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）”等。以简要的信息列出本次测试结果。 图5- 2性能测试结果摘要图
场景执行情况 该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如图5- 3所示。从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。 图5- 3场景执行情况描述图 Statistics Summary（统计信息摘要） 该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如图5- 4所示。从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为842,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为113.781，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。 图5- 4统计信息摘要图 Transaction Summary（事务摘要） 该部分给出了场景执行结束后相关Action的平均响应时间、通过率等情况，如图5- 5所示。从该图我们得到每个Action的平均响应时间与业务成功率。
图像压缩算法论文
算法论文 基于huffman编码的图像压缩技术 姓名：康凯 学院：计算机学院 专业：网络工程1102 学号：201126680208 摘要 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文主要介绍数字图像处理的发展概况，图像压缩处理的原理和特点，对多种压缩编码方法进行描述和比较，详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。 关键词：图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码 Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of
JPEG图像压缩算法及其实现
多媒体技术及应用 JPEG图像压缩算法及其实现 罗群书 0411102班 2011211684
一、JEPG压缩算法（标准） (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止，该组织已经指定了3个静止图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时，其压缩比比较低，但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩比大，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式，分别为顺序编码，渐近编码，无失真编码和分层编码，他们有各自的应用场合，其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视觉系统的特性，将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。 图1 JPEG压缩编码器结构框图
性能测试常用分析及标准
服务响应的时间标准 参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准，只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”，简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。 针对基础数据库添加企业信息： 添加10家企业，9家成功，1家失败，失败详细信息 Action.c(62): Error -26612: HTTP Status-Code=500 (Internal Server Error) for "http://202.117.99.211/basedatabasesite/PSInfo/IndustryFact/PSBaseInfoAdd.aspx? PSClassCode=1&%3f" Monitor name :Windows Resources. Cannot access data for measurement Processor|% Processor Time|_Total on machine 202.117.99.211. Details: 检测出一个含有负分母值的计数器。 Hint: Check that there is such a measurement on the machine (use the Add Machine dialog box) (entry point: CNtMeasurement::GetNewData3). [MsgId: MMSG-47295] 功能名称：企业基本信息维护，添加企业基本信息 10用户模拟并发操作： 系统响应时间：最短1.078秒最长4.901秒，属于可接受范围 资源使用情况： 内存分析： 其中： Handle Count(process _total)值由71030变化为71515 差值485bytes private bytes 值由2442407936变化为2469638144差值27230208bytes 变化范围约3M committed bytes 值由2625691648 变化为2652794880 差值27103232
JPEG2000图像压缩算法标准
JPEG2000图像压缩算法标准 摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。 关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和
Linux 性能测试与分析报告
Linux 性能测试与分析 Linux 性能测试与分析 Revision History 1 性能测试简介 l 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 l 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。l 操作系统的各个子系统包括： ?CPU
?Memory ?IO ?Network 他们之间高度依赖，互相影响。比如： 1. 频繁的磁盘读写会增加对存的使用 2. 大量的网络吞吐，一定意味着非常可观的CPU利用率 3. 可用存的减少可能增加大量的swapping，从而使系统负载上升甚至崩溃 2 应用程序类型 性能测试之前，你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的，这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。 通常可分为如下两种： CPU bound –这类程序，cpu往往会处于很高的负载，当系统压力上升时，相对于磁盘和存，往往CPU首先到达瓶颈。Web server，mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。 I/O bound –这类程序，往往会频繁的访问磁盘，从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后，便进入sleep状态，从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序，cache服务器往往属于这种类型。 3 CPU
3.1 性能瓶颈 3.1.1 运算性能瓶颈 作为计算机的计算单元，其运算能力方面，可能出现如下瓶颈： 1. 用户态进程CPU占用率很高 2. 系统态(核态)CPU占用率很高 测试CPU的运算性能，通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法，通常是计算小数点后104万位，通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。 常用工具： 1. SUPER PI(π) 2. Wprime 与SuperPI不同的是，可以支持多核CPU的运算速度测试 3. FritzChess 一款国际象棋测试软件，测试每秒钟可运算的步数 突破CPU的运算瓶颈，一般只能靠花钱。比如提高时钟频率，提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构： Core -> Nehalem(E55x，如r710，dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge 3.1.2 调度性能瓶颈 CPU除了负责计算之外，另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面，CPU可能会出现如下性能瓶颈： 1. Load平均值超过了系统可承受的程度 2. IOWait占比过高，导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈 3. Context Switch过高，导致CPU就像个搬运工一样，频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波 4. 硬中断CPU占比接近于100% 5. 软中断CPU占比接近于100% 超线程 超线程芯片可以使得当前线程在访问存的间隙，处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看作是两个独立的CPU。 3.2 典型监控参数 图1：top
Qcheck网络性能测试工具介绍
Qcheck网络性能测试工具介绍 1 Qcheck软件说明 Qcheck是NetIQ公司（已被Ixia收购）推出的网络应用与硬件软件包Chariot suite的一部分，是一个免费公版程序，可以在https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,/downloads/products/qcheck/qcinst3.0.exe 下载得到。此软件可以采用TCP、UDP、IPX、SPX协议向网络发送数据流从而来测试网络的吞吐率、响应时间等，利用它，可以很方便地得到网络的真实性能，是一个很好的用户网络健康检查的工具。下面重点介绍下一些重要的功能： 1．1 TCP响应时间（TCP Response Time） 这项功能可以用来测试TCP通讯的最短、平均与最长的时间，可以调整发送的测试数据包的大小（1bytes~10000bytes），此功能与ping很相像，利用此功能，可以很好地知道两节点传输数据所需要的延时时间，这个测试一般称为[延迟测试]（Latency）；
From Endpoint1：节点1的IP地址； To Endpoint2：节点2的IP地址； Iterations：测试重复次数（1-10之间）； Data Size：发送数据包的大小（1bytes~10000bytes之间） 1．2 TCP吞吐量（TCP Throughput） 这项功能可以测试出两个节点间使用TCP协议时，每秒够成功送出的数据包。通过这个功能，可以很好地 得出网络的实际带宽；
1．3 UDP串流吞吐量（TCP Throughput） UDP、IPX是一种面向无连接的协议，利用Qcheck可以很好地评估使用UDP或IPX协议的应用程序的表现，比如IP线上语音以及视频广播等。此测试可以显示多媒体传输需要多少带宽，以评估网络硬件处理的速度和网络所能达到吞吐量。另外也可以测得封包遗失（packet loss）情况以及处理中的CPU利用率（CPU utilization）；
服务器性能测试典型工具介绍
服务器性能测试典型工具介绍 https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,/ 2008-11-17 16:42 IT168 我要评论(2) ?摘要：本文介绍了几个比较典型的服务器评测软件，无论什么评测工具，基本的技术都是利用线程技术模仿和虚拟用户，在这里主要的难点在于测试脚本的编写，每种工具使用的脚本都不一样，但是大多数工具都提供录制功能就算是不会编码的测试人员同样可以测试。 ?标签：服务器评测测试工具 ? Oracle帮您准确洞察各个物流环节众所周知，服务器是整个网络系统和计算平台的核心，许多重要的数据都保存在服务器上，很多网络服务都在服务器上运行，因此服务器性能的好坏决定了整个应用系统的性能。 现在市面上不同品牌、不同种类的服务器有很多种，用户在选购时，怎样从纷繁的型号中选择出所需要的，适合于自己应用的服务器产品，仅仅从配置上判别是不够的，最好能够通过实际测试来筛选。而各种的评测软件有很多种，你应该选择哪个软件测试？下面就介绍一些较典型的测试工具： （一）服务器整机系统性能测试工具 一台服务器系统的性能可以按照处理器、内存、存储、网络几部分来划分，而针对不同的应用，可能会对某些部分的性能要求高一些。 Iometer（https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,）：存储子系统读写性能测试 Iometer是Windows系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数，有存取类型(如sequential ,random)、读写块大小(如64K、256K)，队列深度等，来模拟实际应用的读写环境进行测试。
性能测试分析报告案例
***系统性能测试报告 V1.0 撰稿人：******* 时间：2011-01-06
目录 1.测试系统名称及测试目标参考 (3) 2.测试环境 (3) 3.场景设计 (3) 3.1测试场景 (3) 3.1测试工具 (4) 4.测试结果 (4) 4.1登录 (4) 4.2发送公文 (6) 4.3收文登记 (8)
1.测试系统名称及测试目标参考 被测系统名称：*******系统 系统响应时间判断原则（2-5-10原则）如下： 1)系统业务响应时间小于2秒，用户对系统感觉很好； 2)系统业务响应时间在2-5秒之间，用户对系统感觉一般； 3)系统业务响应时间在5-10秒之间，用户对系统勉强接受； 4)系统业务响应时间超过10秒，用户无法接受系统的响应速度。 2.测试环境 网络环境：公司内部局域网，与服务器的连接速率为100M，与客户端的连接速率为10/100M 硬件配置： 3.场景设计 3.1测试场景 间
间 间 3.1测试工具 ●测试工具：HP LoadRunner9.0 ●网络协议：HTTP/HTTPS协议 4.测试结果 4.1登录 ●运行1小时后实际登录系统用户数，用户登录后不退出，一直属于在线状态，最 终登录的用户达到9984个；
●响应时间 ●系统资源
服务器的系统资源表现良好（CPU使用率为14%，有15%的物理内存值）。磁盘等其他指标都表现正常，在现有服务器的基础上可以满足9984个在线用户。 4.2发送公文 运行时间为50分钟，100秒后300个用户全部加载成功，300个用户开始同时进行发文，50分钟后，成功发文数量如下图所示，成功发文17792个，发文失败37 个；
图像压缩算法
《算法设计与分析》课程报告 姓名：文亮 学号：201322220254 学院：信息与软件工程学院 老师：屈老师；王老师
算法实现与应用——《算法设计与分析》课程报告 一． 基本要求 1. 题目: 图像压缩 2. 问题描述 掌握基于DCT 变换的图像压缩的基本原理及其实现步骤；对同一幅原 始图像进行压缩，进一步掌握DCT 和图像压缩。 3. 算法基本思想 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。压缩技术分为无损压缩和有损压缩两大类，前者在解码时可以精确地恢复原图像，没有任何损失；后者在解码时只能近似原图像，不能无失真地恢复原图像。 假设有一个无记忆的信源,它产生的消息为{}N ≤≤i a i 1,其出现的概率是已知的,记为()i a p 。则其信息量定义为: ()()i i a p a log -=I 由此可见一个消息出现的可能性越小，其信息量就越多，其出现对信息的贡献量越大，反之亦然。 信源的平均信息量称为“熵”（entropy ），可以表示为： ()()[]()()∑∑==-=?=H N i i i N i i i a p a p a p I a p 1 1 log 对上式取以2为底的对数时，单位为比特（bits ）： ()()∑=-=H N i i i a p a p 1log 根据香农（Shannon ）无噪声编码定理，对于熵为H 的信号源，对其进行无
《Web项目测试实战》性能测试需求分析章节样章
5.1.2性能测试需求提取 复习了一些常见的理论概念后，我们开始性能测试需求的提取。这个过程是非常重要的，往往测试失败，就是因为在这个过程中不知道如何得到确切的性能指标，而导致测试无法正常开展。性能测试需求提取一般的流程如图5- 1所示。 图5- 1性能测试需求提取流程 分析提取指标 在用户需求规格说明书中，会给出系统的功能、界面与性能的要求。规范的需求规格说明书都会给出明确的性能指标，比如单位时间内访问量要达到多少、业务响应时间不超过多少、业务成功率不低于多少、硬件资源耗用要在一个合理的范围中，这些指标都会以可量化的数据进行说明。如果，实际项目并没有这些正规的文档时，项目经理部署测试任务给测试组长时，一般就会说明是否要对项目的哪些业务模块进行性能测试，以及测试的要求是什么的。最麻烦的就是项目经理或者客户要求给出一个测试部门认为可以的数据，这样非常难做的。可是“甲方”往往都是提要求的，“乙方”只能“无条件”接受！ 表5- 1需求规格说明书中的性能要求 表5- 1给出的指标非常明确，在测试过程中，我们只需收集用户登录模块的响应时间、登录成功率、并发数、CPU使用率、内存使用率的数据，然后与表5- 1的指标进行比较即可，通过的，就认为达到了客户要求的性能，未达到就分析原因，并给出测试报告及解决建议。 大多数是没有明确的需求，需要我们自己根据各种资料、使用各种方法去采集测试指标。以OA系统为例，假设《OA系统需求规格说明书》中并未指明系统的性能测试要求，需要测试工程师自己分析被测系统及采集性能衡量指标。 分析OA系统的结构，所有功能中仅有考勤模块可能是被测系统最终用户经常使用的业务点，那么我们的重点应该在放在该模块上。一般我们可以从下面三个方面来确定性能测试点： 第一、用户常用的功能。常用的功能一旦性能无法满足，比如登录功能，从输入用户名与密码点击登录按钮到显示成功登录信息，花了5分钟，这样的速度是 人无法忍受的。而对于用户不常用的，比如年度报表汇总功能，三个季度甚 至是一年才使用，等个10分钟也是正常的，这些是跟用户的主观感受相关 的，得根据实际情况区分。
服务器性能测试相关的常用工具概要
服务器性能测试相关的常用工具 (一服务器整机系统性能测试工具 一台服务器系统的性能可以按照处理器、内存、存储、网络几部分来划分,而针对不同的应用,可能会对某些部分的性能要求高一些。 Iometer(https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,:存储子系统读写性能测试 Iometer是Windows系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数,有存取类型(如sequential,random、读写块大小(如64K、256K,队列深度等,来模拟实际应用的读写环境进行测试。Iometer操作简单,可以录制测试脚本,可以准确有效的反映存储系统的读写性能,为各大服务器和存储厂商所广泛采用。 SisoftSandra(https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,:WINDOWS下基准评测 SiSoft发行的Sandra系列测试软件是Windows系统下的基准评测软件。此软件有超过三十种以上的测试项目,能够查看系统所有配件的信息,而且能够对部分配件(如CPU、内存、硬盘等进行打分(benchmark,并且可以与其它型号硬件的得分进行对比。另外,该软件还有系统稳定性综合测试、性能调整向导等附加功能。SisoftSandra软件在最近发布的Intelbensley平台上测试的内存带宽性能并不理想,不知道采用该软件测试的FBD内存性能是否还有参考价值,或许软件应该针对FBD 内存带宽的测试项目做一个升级。 Iozone(https://www.wendangku.net/doc/249697660.html,:linux下I/O性能测试 现在有很多的服务器系统都是采用linux操作系统,在linux平台下测试I/O性能可以采用iozone。iozone是一个文件系统的benchmark工具,可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能。可以测试Read,write,re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite,random read,pread,mmap, aio_read,aio_write等等不同的模式
软件性能测试结果分析总结
软件性能测试结果分析总结 平均响应时间：在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准。2/5/10秒原则。 也就是说，在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验，在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没有得到响应，那么大多用户会认为这次请求是失败的。 定义：指的是客户发出请求到得到响应的整个过程的时间。在某些工具中，请求响应时间通常会被称为“TTLB”(Time to laster byte) ,意思是从发起一个请求开始，到客户端收到最后一个字节的响应所耗费的时间。 错误状态情况分析：常用的HTTP状态代码如下： 400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于Web 服务器上的URL 授权策略而拒绝访问。 403 禁止访问：访问被拒绝。 403.1 禁止访问：执行访问被拒绝。 403.2 禁止访问：读取访问被拒绝。 403.3 禁止访问：写入访问被拒绝。 403.4 禁止访问：需要使用SSL 查看该资源。 403.5 禁止访问：需要使用SSL 128 查看该资源。 403.6 禁止访问：客户端的IP 地址被拒绝。
403.7 禁止访问：需要SSL 客户端证书。 403.8 禁止访问：客户端的DNS 名称被拒绝。 403.9 禁止访问：太多客户端试图连接到Web 服务器。 403.10 禁止访问：Web 服务器配置为拒绝执行访问。 403.11 禁止访问：密码已更改。 403.12 禁止访问：服务器证书映射器拒绝了客户端证书访问。 403.13 禁止访问：客户端证书已在Web 服务器上吊销。 403.14 禁止访问：在Web 服务器上已拒绝目录列表。 403.15 禁止访问：Web 服务器已超过客户端访问许可证限制。 403.16 禁止访问：客户端证书格式错误或未被Web 服务器信任。 403.17 禁止访问：客户端证书已经到期或者尚未生效。 403.18 禁止访问：无法在当前应用程序池中执行请求的URL。 403.19 禁止访问：无法在该应用程序池中为客户端执行CGI。 403.20 禁止访问：Passport 登录失败。 404 找不到文件或目录。 404.1 文件或目录未找到：网站无法在所请求的端口访问。 需要注意的是404.1错误只会出现在具有多个IP地址的计算机上。如果在特定IP地址/端口组合上收到客户端请求，而且没有将IP地址配置为在该特定的端口上侦听，则IIS返回404.1 HTTP错误。例如，如果一台计算机有两个IP地址，而只将其中一个IP地址配置为在端口80上侦听，则另一个IP地址从端口80收到的任何请求都将导致IIS返回404.1错误。只应在此服务级别设置该错误，因为只有当服务器上使用多个IP地址时才会将它返回给客户端。404.2 文件或目录无法找到：锁定策略禁止该请求。 404.3 文件或目录无法找到：MIME 映射策略禁止该请求。
图像压缩算法性能的测试与分析工具
图像压缩算法性能的测试与分析工具1 蔡正兴，张虹 中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 (221008) 摘要：本文研究了图像压缩算法性能的评价方法，提出了图像压缩算法性能的测试算法，包括横向比较测试和纵向分解测试，并在此基础上设计并实现了压缩算法性能的测试与分析工具。该工具能够测试和分析压缩算法的性能，并自动生成各种分析图表，为用户提供了方便，具有较大的实用价值。为了提高评价的效率、准确性和全面性，文中提出了测试图像的选择方法和测试结果的分析方法，具有一定的理论意义。 关键词：压缩性能，测试方法，分析方法，图像选择方法 1. 引言 近年来，图像压缩得到快速发展[1]，各种算法层出不穷，比如有损的压缩算法可以在低失真的条件下达到高压缩比[2，3]，而无损的压缩算法则可以保证重建图像的无失真[4]。因此在实际应用中得知各种压缩算法的性能及特点是必要的。在评价图像压缩算法性能时主要考虑压缩比、重建质量、时间复杂度、空间复杂度和实现代价这几个方面[5]，其中较为重要的是压缩比、重建质量和时间复杂度。为了计算这些压缩性能指标，常常使用一些工具软件，比如在图像处理领域广泛使用的MATLAB系列软件，它提供了大量的内置函数[6]，操作方便，功能强大，但它不是评价图像压缩算法性能的专业工具，需要进行二次开发，不能有效的分析和评价压缩性能。其次，利用性能指标来评价压缩方法，尽管方便快捷，但还不能反映图像压缩算法的全部特点。例如，在考虑变换编码系统的失真性质时，一般采用MSE(均方误差)，有时利用MSE计算得到的重建质量很好，但视觉效果却不好，这是因为MSE对图像中的失真显著性不敏感[7]，可见，性能指标仅仅是对压缩算法进行宏观上的评价，无法评价每个过程对压缩性能的影响。再次，在评价压缩性能时，不可避免地要使用测试图像，用户在选择测试图像时带有随机性，不利于全面地评价压缩方法。针对这些不足，本文设计了图像压缩算法性能的测试与分析工具——AutoTA。AutoTA的目标是自动地对图像压缩算法进行测试与分析，并生成各种分析图表，全面的评价图像压缩算法的性能。AutoTA具有广泛的应用前景，科研人员利用AutoTA可横向比较各种压缩算法的性能，也可纵向分析压缩算法的特点；工程技术人员也可以根据AutoTA的测试结果，在实际应用中选择合适的图像压缩算法。 2. 压缩算法性能指标 压缩性能指标是评价压缩算法的重要方面，也是AutoTA分析图像压缩算法性能的重要依据，下面将描述相关的性能指标。 2.1压缩比 压缩比是指压缩过程中输入数据量和输出数据量之比，反映了图像压缩算法的压缩性能，当压缩比小于1时为正压缩，当压缩比大于1时为负压缩。压缩比的计算公式为： 1本课题得到国家自然科学基金项目(编号：60372102)、教育部博士点基金项目(编号：20030290011)、软件新技术国家重点实验室课题(编号：A200309)资助。