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 25 z 53

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

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
Pro výpočet parametrů označením CIF tedy nutno podvzorkovat obraz pro jasovou složku polovinu obou směrech obrazu Db pro chrominanční složky čtvrtinu vertikálním směru polovinu hori- zontálním směru. Získané subjektivní hodnocení kvality SL,j bylo normalizováno hodnotami rozmezí mezi 100% pro každou videosekvenci j. Parametry databáze jsou vytvořeny zprůměrováním parametrů získaných při objektivních měřeních, proto jsou označovány vodorovným pruhem nad názvem parametru.. Hodnoty atributů Tj byly vypočteny jako průměr prostorových časových atributů přes snímky každé videosekvence Všechny poškozené videosekvence obsažené databázi byly rovněž předloženy subjektivnímu hodnocení..,, jjj mmm })( ,9 )( ,2 )( ,1 ,.,, CIF j CIF j CIF j mmm byly vypočítány přes snímky každé videosekvence . Časový atribut vypočítán jako střední hodnota absolutních rozdílů pixelů mezi oblastmi klasifikovanými segmentací snímků f–1, normalizován intervalu <0,1>..Objektivní měření prováděno pro různé velikosti obrazových složek YCBCR (4:2:2, 4:2:0 CIF). Databáze znehodnocených videosekvencí byla vytvořena základě průměrných hodnot objektivních měření subjektivních hodnocení. Po průchodu blokem CD420 videosekvence formátu vzorkování 4:2:0 YCBCR a proto nutno podvzorkovat obraz chrominančních složek vertikálním směru polovinu. Obraz pro jasovou složku průchodu blokem CD420 nemění... průchodu blokem CDCIF videosekvence také formátu vzorkování 4:2:0 YCBCR, ale snížen počet obrazových bodů jak vertikálním, tak hori- zontálním směru... Podle rovnice (1) každé objektivní měření mi,j, ... Hodnoty Fi,j Gi,j stejné rovnici byly zjištěny minimalizací očekávané střední kvadratické chyby 15 . Objektivní parametry měření jsou používány společně prostorovými S a časovými atributy, určení odhadu úrovně kvality znehodnocené videosekvence I'.5 Databáze znehodnocených videosekvencí Systém metriky CPqD-IES využívá databázi znehodnocených videosekvencí pro odhad míry kvality testované videosekvence referenční videosekvence Tato databáze, podle doporučení ITU-R BT... Prostorový atribut definován jako poměr m7 (CIF) / m7 (420) , který normalizován v intervalu <0,1>, kde m7 (CIF) a m7 (420) jsou parametry objektivních měření odpovídající střední hodnotě vymezeného prostoru pro oblast textur obraze absolutního Sobelova rozdílu obrazové složky snímku f. 2., ., 12 spojováno souvislosti odhadem úrovně kvality Li,j. Průměrné hodnoty objektivních parametrů }jjj mmm ,9,2,1 ,.. Vstupní videosekvence Idx,dy jsou formátu vzorkování 4:2:2 YCBCR, ale protože znehodnocené videosekvence I(420) a I(CIF) , mají jiný formát vzorkování, tak musí před vlastním objektivním měřením převzorkovat obrazy absolutního Sobelova rozdílu pro znehodnocené videosekvence., 12.,, })420( ,9 )420( ,2 )420( ,1 ,.1683, obsahuje informace dvanácti videosekvencích, s půlsnímkovým kmitočtem Hz, jenž reprezentující různé stupně pohybu (dynamické a statické videosekvence), původu (reálné syntetické videosekvence) klasifikace segmentace (množství texturních, plošných hranových pixelů)