|
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.
Nejprve byla zkontrolována databáze znehod-
nocených videosekvencí, zda-li plní svůj účel. Videosekvence, které měly
mít odhad kvality VQR vysoký, jsou metrikou značně podhodnoceny, videosekvence,
u kterých měl být odhad kvality VQR nízký, jsou naopak nadhodnoceny. Problémem ukázaly být
parametry objektivních měření jejichž hodnoty měly sestupnou tendenci oproti
objektivním parametrům naměřených videosekvencí. Kromě již zmíněných videosekvencí použitých při tvorbě
databáze zde dalších videosekvencí, což zvětšuje testovaný vzorek dvojnásobek
oproti videosekvencím. Vzájemný vztah mezi subjektivním
hodnocením znehodnocené videosekvence jemu příslušejících parametrů objektivního
měření byl všech videosekvencí databázi aproximován křivkami podobného
tvaru, jako tomu bylo databáze (obr.2 Odhad VQR pro videosekvence vysokém rozlišení
Metrika databází znehodnocených videosekvencí pro videosekvence rozlišení
byla vyzkoušena všech videosekvencích, jenž jsou dispozici IRCCyN IVC
1080i Database [11].4 jsou prezentovány výsledky metriky pro videosekvence
a první pohled zřejmé, metrika naprosto selhává.3. 3.5.4: Výsledky metriky pro videosekvence
Na obrázku 3. Proto bylo přistoupeno analýze videosekvencí vstupujících
do metriky dat získaných při objektivních měřeních.
K odhalení chyby produkující nepřesný odhad kvality VQR bylo nutno provést
analýzu celého algoritmu metriky. Poté
byla pozornost zaměřena schopnost metriky vybírat databáze nejpodobnější
videosekvence, což důležitá vlastnost při odhadu modelu kvality pro jednotlivé
znehodnocené videosekvence, ale nebyla zde nalezena žádná nesrovnatelnost normá-
lním chodem metriky. 3. Takže zvyšující se
kvalitou testovaných videosekvencí (větší bitový tok) byly naměřeny menší hodnoty
parametrů objektivních měření Jinak řečeno, čím větší subjektivní hodnocení
videosekvence hodnotitelů dostaly, tím menší byly hodnoty parametrů objektivních
měření přesně opačná situace než jaká vyskytovala při prozkoumání SD
videosekvencí.2), proto hledání pokračovalo dál. Navíc rozdíly mezi parametry objektivních měření pro znehodnocené
videosekvence různým bitovým tokem sebe moc nelišily byly velmi
0 80
0
10
20
30
40
50
60
70
80
VQR [%]
DMOS[%]
34
.
Obr
