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 41 z 53

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

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
Zlepšení bylo dosaženo použitím Sobelovy metody hranové detekce. kritickou hodnotu považovat subjektivní hodnocení kvality oceněné známkou 50. 31 . Při prvních testech vytvořených databází bylo zjištěno, některých video- sekvencí nebyly během segmentace obrazu klasifikovány žádné hranové oblasti. Podmínka vertikálně horizontálně propojených pixelů nejméně bodech, však zůstala zachována. Diagonální přímkou jsou vyznačeny ideální hodnoty, kterým odpovídá situace, kdy jsou hodnoty odhadů VQR naprosto totožné jako průměrné hodnoty subjektivních hodnocení DMOS. Pokud jsou body zobrazené grafu nad touto přímkou, znamená to, odhad kvality VQR vypočítaný metrikou pro danou videosekvenci podhodnotil průměrné subjektivní hodnocení DMOS. databáze jsou vybírány znehodnocené videosekvence nižšími subjektivními hodnoceními kvality jSL , protože výsledky minimalizace funkce rovnice (33) jsou mnohem přesnější než pro vysoké hodnoty subjektivních hodnocení. 3. To vedlo nepřesným výpočtům, které projevily špatném odhadu kvality VQR. případě, jsou body zobrazené pod touto přímkou situace opačná metrika svůj odhad kvality VQR nadhodnotila. Zároveň touto změnou bylo odstraněno prahování, kdy byla většina hranových pixelů zamítnuta.1. Odhady kvality videosekvence VQR byly porovnávány průměrnými hodnotami subjektivních hodnocení DMOS.5. 3.1 Odhad VQR pro videosekvence standardním rozlišení Metrika nově vytvořenou databází znehodnocených videosekvencí pro videosekvence v rozlišení byla ozkoušena stejných videosekvencích formátu 625/50i jaké byly použity pro tvorbu databáze.1), kterém jsou hori- zontální ose vyneseny hodnoty odhadů kvality VQR vertikální ose průměrné hodnoty subjektivních hodnocení DMOS pro danou videosekvenci.Výběr videosekvencí databáze probíhal základě rozdílných vlastností jednotlivých videosekvencí.5 Vyhodnocení odhadů kvality VQR Funkčnost metriky CPqD-IES byla vyzkoušena souboru videosekvencí, pro které byly známé hodnoty subjektivních hodnocení kvality. Rozhodujícím faktorem bylo získat databáze největší škálu hodnot parametrů )420( m )(CIF m jenž reprezentují charakter vlastnosti každé referenční videosekvence. Vyhodnocení výsledků zobrazeno grafu (obr. 3. Jedná soubor znehodnocených videosekvencí o různých bitových tocích, které pocházející ftp serveru skupiny VQEG [10], jejichž základní popis uveden tabulce 3. Především podle analýzy zprůměrovaných objektivních parametrů )420( m )(CIF m pro jednotlivé videosekvence. Obě osy jsou cejchovány procentech, kde znamená nejhorší kvalitu videosekvence 100% nejlepší kvalitu videosekvence