|
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.
7 [Y(–1) Y(x, y)];
13)Uložení obrazu obrazu Y',
kde Y(x, reprezentuje jas pixelu souřadnicích (x, y), počet řádků je
počet sloupců snímku jasové složky Druhé provedení uvedeného algoritmu
vytváří rozmazaný obraz Y''.Algoritmus vytváří rozmazaný obraz postupným posouváním snímku jasové
složky všech horizontálních vertikálních směrech.
11
.7 [Y(x Y(x, y)];
4) Pro měnící 1)
5) Pro měnící 1
6) Y(x Y(x, 0.7 [Y(x Y(x, y)];
7) Pro měnící 1)
8) Pro měnící 2)
9) Y(x, Y(x, 0.
Vyskytuje-li původním snímku jasové složky nějaká dynamicky měnící oblast,
pak její vzájemná poloha rozmazaných obrazech Y'' bude lišit.
Rekurzivní proces použitý při detekci hran potlačuje náhodný šum obraze.7 [Y(x, Y(x, y)];
10)Pro měnící 1)
11) Pro měnící 1
12) Y(x, Y(x, 0. Nejprve vznikne první
posunutý obraz horizontálním směru, který dále brán jako zdrojový obraz pro vý-
počet druhého posunutého obrazu celý proces opakuje dokud nejsou provedeny
posuny pro všechny horizontální vertikální směry. Porovnáním
rozmazaných obrazů vytvořen binární obraz [1]:
≥
=
jinak0
),(),(pokud1
),(
yxY''yxY'
yxB (6)
K určení hranových pixelů dále testováno okolí pixelů náležejícího binárního
obrazu Pokud pixel B(x, roven jedné okolí sousedních pixelů alespoň
jeden pixel roven nule, pak jedná hranový pixel zapsán druhého binárního
obrazu [1]:
∈
==
=′
jinak0
),(),(pixelkterýkolivpro
0),(a1pokud1
),( yxΝy'x'
y'x'BB(x,y)
yxB (7)
kde Ν8(x, množina pixelů (x', y'), jež nachází uvnitř oblasti 3×3 pixelů se
středem (x, y), tj. Jelikož každý výsledek
předchozího kroku brán jako zdroj pro další krok, jedná vlastně jistý druh
rekurzivního procesu filtrace.
1) Pro měnící 1)
2) Pro měnící 2)
3) Y(x Y(x, 0. sousedních pixelů
