Implementace metriky pro hodnocení kvality videosekvencí.

| Kategorie: Diplomové, bakalářské práce  | Tento dokument chci!

Cílem této práce je vytvořit program schopný implementovat metriku CPqD-IESpro hodnocení kvality videosekvencí v prostředí MATLAB. Tato metrika je popsánav doporučení ITU-R BT.1683 pro metody objektivního měření kvality videosekvencíve standardním rozlišení vysílaném digitální televizí v reálném čase s plnou referencí. Hodnocení kvality videa je vypočítáno na základě objektivních parametrův závislosti na segmentaci obrazu. Měřené videosekvence jsou segmentací rozčleněnydo oblastí hran, ploch a textur. Objektivní parametry jsou přiřazeny ke každé z těchto oblastí. Vztah mezi každým objektivním parametrem a subjektivním hodnocenímkvality je aproximován křivkou, která je výsledným odhadem úrovně kvality pro každý parametr.

Vydal: FEKT VUT Brno Autor: Miloš Kachlík

Strana 16 z 53

Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
2. Koeficient odlišnosti mezi Idt získán následovně: 6 . znamená, pokud je střední hodnota VQR'f–1 vypočítaná rámci okolí VQRf rovna střední hodnotě VQR'f–2 vypočítané okolí VQR'f–1, pak algoritmus vybere VQR'f–1 jako minimální hodnotu vypočtenou rámci okolí VQRf.., Další kapitoly popisují detaily uvnitř zbývajících bloků obr. Tento algoritmus lze popsat následovně. VQRn transformováno mediánovým filtrem velikosti jiného pořadí VQR'1, VQR'2, . 2.. 2.2 Korekce posunutí zesílení Před vlastním objektivním měřením jsou provedeny korekce posunutí zesílení mezi referenční videosekvencí znehodnocenou videosekvencí Tyto korekce slouží k eliminaci chyb, které nebyly videosekvence vneseny během průběhu kodekových operací.. Korekce provádí nad omezeným počtem snímků obou videosekvencí..Pořadí vypočítaných hodnot VQR1, VQR2, .. Cílem dosáhnout možná největší shody mezi všemi obrazovými pixely videosekvence neboť tím zpřesněn samotný odhad kvality videosekvence. Časové posunutí nejnižším koeficientem odlišnosti bráno jako časový posun výstupní videosekvence Idt pak videosekvence posunutá tuto hodnotu pro další výpočty.. VQR'n tím, vyloučena střední hodnota rámci okolí VQR1 VQRn. Během mediánové filtrace algoritmus vyhýbá opakování dvou sobě následujících středních hodnot. 1) Pro každý snímek 1, 2) Výpočet med, střední hodnoty VQRf–1 VQRf VQRf+1 3) Jestliže med VQR'f–2 potom 4) Výpočet VQR'f–1 jako minimální hodnota VQRf–1 VQRf VQRf+1 5) Jinak 6) VQR'f–1 med. Rovnice (1) (2) popisují proces odhadu VQR odhadnuté úrovně kvality dané parametry {Fi Wi} parametry objektivního měření mi, .1 Časové posunutí snímků Časový posun celé číslo rozmezí Vstupní videosekvence časovým posunem mimo tento rozsah nejsou brány úvahu.2. Výsledné VQR pak průměr hodnot VQRf ' [1]. VQR= 1 n−2 ⋅∑ f =1 n=2 VQR' (3) kde počet snímků analyzované videosekvence.1. Nechť Idt znehodnocená videosekvence posunutá snímků. Mezi videosekvencí každým časově posunutým snímkem videosekvence Idt vypočítán koeficient odlišnosti