|
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.
40
. Pozornost byla zaměřena
na metriku CPqD-IES, která založena segmentaci obrazu oblasti hran, ploch
a textur. Situace byla
navíc ztížená nedostatkem dostupných videosekvencí požadovanými parametry
a údaji, což mohlo negativně projevit skladbě databáze znehodnocených
videosekvencí.ZÁVĚR
Tato diplomová práce pojednává objektivních technikách hodnocení kvality videa
ve standardním vysokém rozlišení digitální televize. práci podrobně popsán algoritmus vyhodnocování kvality videosekvencí
a vytvoření databáze znehodnocených videosekvencí. znamená,
že videosekvence vysokém rozlišení byly nakonec odhadovány lépe než standard-
ním přes potíže způsobené jejich zpracováním kodekem MPEG-4. základě této skutečnosti bylo možno upravit
výsledky odhadů kvality pomocí lineární transformace. Algoritmus metriky postaven tak, aby byl schopen
rozpoznat typické obrazové artefakty způsobené MPEG-2 kódováním videosekvencí.
Stěžejní prací bylo vytvořit databáze znehodnocených videosekvencí, neboť ori-
ginální databáze nebyla dispozici. Vytvořené databáze byly vyzkoušeny souboru videosekvencí,
kde ukázalo, metrika uzpůsobena hodnocení videosekvencí zpracovaných
video kodekem MPEG-2.
Proto metrika selhala při pokusu odhadovat kvalitu videosekvencí zpracovaných video
kodekem MPEG-4, který používá vyhlazovací filtr odstranění blokových artefaktů,
čímž dosahuje lepší obrazové kvality při nízkém bitovém toku.
K ohodnocení funkčnosti metriky byl vypočítán Pearsonův koeficient korelace,
který udává vztah mezi subjektivními hodnoceními odhadnutými výsledky metriky. tomto dokumentu koeficient korelace uváděn 0,672. Ale ani výs-
ledky odhadů pro videosekvence standardním rozlišení nedopadly vyloženě špatně,
neboť jejich koeficient korelace byl velmi podobný tomu, který byl pro tuto metriku
a stejný typ videosekvencí uváděn výsledném hodnocení objektivních metrik
skupinou VQEG [6]. Databáze jsou vytvořeny základě naměřených
objektivních parametrů několika různých videosekvencí jejich subjektivních
hodnocení kvality. Naměřené objektivní
parametry přesto dokázaly postihnout jisté rozdíly mezi různými stupni znehodnocení
pro jednu referenční videosekvenci. Při tomto procesu musí být minimalizována funkce, která nemá
výrazné minimum proto obtížné dosáhnout požadovaných hodnot.
Čím Pearsonův koeficient korelace bližší jedné tím silnější lineární vztah mezi
hodnoceními. Pro videosekvence standardním rozlišení vyšel koeficient korelace
roven 0,658 pro videosekvence vysokém rozlišení dokonce 0,741. Dále zde
tvůrci metriky uvádějí, metrika byla navržena optimalizována hodnocení
videosekvencí nízké kvalitě, zejména pro přenosové aplikace.
V práci použité videosekvence standardním rozlišení byly kódovány video
kodekem MPEG-2 videosekvence vysokém rozlišení byly kódovány video
kodekem MPEG-4. Protože práci byly
použity videosekvence dosahující velmi vysokých bitových toků, lze považovat
výsledky implementované metriky dobré. Daná problematika byla řešena
v programovém prostředí MATLAB, které uzpůsobeno práci různými druhy
signálů obsahuje vhodné nástroje pro zpracování videosekvencí
