|
Kategorie: Diplomové, bakalářské práce |
Tento dokument chci!
Tato práce se zabývá porovnáním subjektivních metod hodnocení kvality videosekvencí. Data jsou získávána pomocí hardwareových a softwareových technik a jsou porovnávána. Nejdříve je popsán způsob komprese videosignálu. Hlavní část práce se zabývá různými metodami subjektivního hodnocení videosekvencí. Následně jsou výsledky získané různými subjektivnímy metodami vyhodnoceny a porovnány.
Poté pozorovateli pustí testovací prezentace, které je
hodnocená stejnou metodou (SS nebo DSIS) stejným poškozením (kompresí
nebo šumem), ale hodnotí druhým způsobem. To
například může vzniknout nepřehráním videosekvence, nebo nepozorností
pozorovatele. těchto obrázcích vidět, rozdíl hodnocení pomocí
slideru potenciometru není velký.2). Proto mezi kodeky největší rozdíl videosekvence
Parkjoy.1 Výsledky metody pro poškození kompresí
Na obrázcích Obr.35
Po stisknutí tlačítka Start spustí hodnocení videosekvencí vybrané menu
programu. Rozdíl průměru %.1 Obr.4), důvěrný interval dle vztahu (4.
Dle předpokladu [13] obrázcích Obr. Hodnocené videosekvence jsou přehrávány také náhodném pořadí. Po
přehrání poslední hodnocené videosekvence, zobrazí informace konci
hodnocení výsledky zapíší excelovského souboru. Druhá polovina hodnotí
potenciometrem. 7. 7. nutné pro další zpracování,
především pro snadnější indexaci pro zobrazení grafů.1 Obr. Nejprve se
výsledky jednotlivých pozorovatelů seřadí.1.
.1). Kodek MPEG-2 dostal témeř všech případech nižší hodnocení. Videosekvence jsou ale jiném
pořadí. jednom grafu jsou zobrazeny výsledky pro kodek MPEG-2 pro
kodek MPEG-4 získané pomocí potenciometru pomocí slideru. Rozdíl mezi kodeky zvyšuje
s dynamikou videosekvence.
7. 7. 7.5 jasně vidět rozdíl
mezi kodeky. Následně výsledky
graficky zobrazí. Následuje přestávka na
odpočinutí pozorovatele. Sli pomocí slideru pot
pomocí potenciometru. Pozorovateli pouští vteřinové hodnocené videosekvence,
které jsou odděleny vteřinovou šedou sekvencí. Polovina uživatelů začíná hodnotit pomocí slideru.
7 Získané výsledky
Výsledky zpracovávají pomocí několika m-souborů MATLABu. Nakonec vypočte korigovaný průměr.5 jsou graficky zobrazeny výsledky hodnocení
videosekvencí. Sli pot
v legendách označují metodu, kterou byla data získána.
Výjimkou videosekvence Sunflower Obr. Jsou různých kvalit, nejlepší nejhorší náhodném
pořadí. Dále vypočte
standardní odchylka, vztah (4. 7. Následně vypočte
průměrné skóre jednotlivých videosekvencí dle vztahu (4. Prvních šest videosekvencí se
nehodnotí slouží pouze ustálení názoru pozorovatele případě metody DSIS je
to šest párů videosekvencí). Ten slouží
k zpřesnění výsledků odstranění nesprávně hodnocených videosekvencí
