Объективные метрики для оценки качества видеокодеков

Одной из тенденций рынка охранного телевидения является многообразие присутствующих на нем видекодеков. Чуть ли не каждый разработчик программноаппаратных средств CCTV стремится разработать свои уникальные алгоритмы сжатия видео и провозгласить их превосходство над остальными. Так как заявления разработчика могут не всегда соответствовать действительности, то потребитель нуждается в независимой экспертной оценке качества видеокодеков. Проведение экспертной оценки обычно выполняют известные лаборатории, научные сообщества на основе двух основных методов: субъективное тестирование и использование объективных метрик качества.

При субъективном тестировании группе экспертов предъявляются фрагменты видео, сжатые различными кодеками, и они выставляют качеству этих фрагментов оценки по некоторой шкале. Далее экспертные оценки обрабатываются тем или иным образом, и получается интегрированный показатель качества, например MOS (mean opinion score).

Достоинством данного способа является простота интерпретаций полученных оценок, так как они непосредственно связаны с человеческим восприятием. Существенными недостатками являются зависимость результатов от опыта экспертов, а также принципиальная невоспроизводимость результатов. Последний недостаток означает также и то, что результаты тестирования, проведенные в двух фирмахконкурентах, будут диаметрально противовоположными. Поэтому вопрос о достоверности субъективных оценок является открытым.

Конечно, потребителю хотелось бы иметь более надежные оценки качества видеокодеков. При этом желательно, чтобы эти оценки обладали свойством повторяемости. И здесь на сцену выступают объективные метрики качества видео, в случае которых не только другие эксперты, но и сам потребитель может повторить все эксперименты. Сам процесс тестирования также весьма технологичен: нажал на кнопку – получил результат.
В данной статье будут рассмотрены применяемые для оценки качества видео объективные метрики, показаны их достоинства и недостатки, возникающие при использовании данных метрик проблемы. Но прежде чем перейти к самим метрикам, необходимо сказать несколько слов про особенности человеческого восприятия видео, так как эти особенности влияют как на построение алгоритмов сжатия, так и объективных метрик оценки качества.

ОСОБЕННОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

Знание особенностей человеческого зрения позволяет строить объективные метрики оценки качества видео, наиболее близко коррелирующие с субъективными оценками.

К наиболее важным свойствам человеческого зрения отнесем следующие.

Чувствительность к изменению яркости изображения. Зрение человека способно адаптироваться к широкому диапазону яркостей, и в каждом диапазоне человек способен различить определенные уровни яркостей. Эта разрешающая способность зависит не от разности уровней яркости, а от отношения этой разности к среднему значению яркости, т. е. от контраста.

Частотная чувствительность человеческого зрения проявляется в том, что человек гораздо более восприимчив к низкочастотному, чем к высокочастотному шуму. Это связано с неравномерностью амплитудно-частотной характеристики системы зрения человека.
Особенностью цветового восприятия человека является то, что некоторые цвета могут сосуществовать в его восприятии (например, красноватый желтый ощущается как оранжевый), а другие – не могут (противоположные цвета). Именно эта особенность используется при представлении изображений различными цветоразностными схемами.

Эффект маскирования в пространственной области заключается в увеличении порога обнаружения видеосигнала в присутствии другого сигнала, обладающего аналогичными характеристиками. Поэтому, аддитивный шум гораздо заметнее на гладких участках изображения, чем на высокочастотных, то есть в последнем случае наблюдается маскирование. Наиболее сильно эффект маскирования проявляется, когда оба сигнала имеют одинаковую ориентацию и местоположение.

Эффект маскирования во временной области заключается в том, что из-за инерционности зрения человек не сразу обнаруживает изменение яркости сцены видеопоследовательности.

Мы предлагаем


Новое на сайте


Наши партнеры


ДВ Новости