|
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.
. Parametrem m(420)
jsou označovány objektivní parametry měření získané
z referenční videosekvence průchodu blokem CD420, tzn. kódování dekódování kodekem
MPEG-1 při převzorkování formát 4:2:0 zmenšení obrazových složek rozlišení
CIF. Parametr objektivního měření poté počítán jako střední
hodnota vymezeného prostoru obraze absolutního Sobelova rozdílu Db..
Tento postup vytváří soubor devíti parametrů objektivních měření {m1, m2, . kódování dekódování
videosekvence kodekem MPEG-2 při převzorkování formát 4:2:0 YCBCR...2.
14
., m9
(CIF)
} pro snímek ohledem použité
kodekové operace CD420 CDCIF aplikované referenční videosekvenci O
(obr.8), který vypočítán jako absolutní hodnota rozdílu
mezi pixely obrazů S'b.1 časovém posunutí snímků. Kódování dekódování provedeno pomoci programu FFmpeg [8]. 2. Vymezený prostor dán binárními obrazy příslušející každé
oblasti segmentace (plochy, hrany textury). 2., m9
(420)
} {m1
(CIF)
, m2
(CIF)
, ., m9}
pro každý snímek obrazu .2..
Absolutní Sobelův rozdíl každého snímku videosekvence získán totožně,
jak popsáno kapitole 2.
Parametrem m(CIF)
jsou označovány objektivní parametry měření získané referenční
videosekvence průchodu blokem CDCIF, tzn.4 Objektivní měření
Základem objektivního měření výpočet absolutního Sobelova rozdílu vymezeném
prostoru který definován rozčleněním každého snímku videosekvence během
procesu segmentace.8: Obraz absolutního Sobelova rozdílu Db
Stejný postup pak použije při vytváření parametrů objektivních měření {m1
(420)
,
m2
(420)
, . Absolutní Sobelův rozdíl je
reprezentován obrazem (obr 2.
Do výpočtu jsou tedy zahrnuty pouze pixely příslušející jedné tří oblastí segmentace..
Obr. Druhý obraz Sobelova gradientu S'b. Pro vybranou obrazovou
složku snímku referenční videosekvence vypočítán obraz Sobelova
gradientu Sb., ohledem všechny tři segmentační oblasti
a tři složky obrazu. vypočítán pro vybranou složku Y,
CB daného snímku znehodnocené videosekvence I'...1).
