ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВИДЕО. Качество изображения Под качеством изображения обычно понимается разрешение, то есть количество воспроизводимых вертикальных линий.
Это оценка, по существу, поверхностная, так как существует много других, не менее важных, параметров, столь же заметных человеческому глазу, как и четкость по строке. Качество видео измеряется с помощью формальных метрик, таких, как, например, PSNR, или с использованием субьективного сравнения с привлечением экспертов.
Метрика PSNR В рамках тестирования критерием оценки качества может служит метрика PSNR (peak signal to noise ratio/пиковое отношение сигнала к шуму, измеряется в дБ). Данная метрика, по сути, аналогична среднеквадратичному отклонению, однако пользоваться ей несколько удобнее за счет логарифмического масштаба шкалы.
Ей присущи те же недостатки, что и среднеквадратичному отклонению. Эта метрика очень популярна, ее используют во многих научных статьях и сравнениях в качестве меры потери качества. Как и все существующие метрики, она не идеальна и имеет свои достоинства и недостатки. Значение метрики тем больше, чем больше разница между сравниваемыми изображениями. Смысл графиков PSNR/Frame size На графике изображена зависимость показателя метрики от среднего размера кадра.
Каждая ветвь соответствует определенному кодеку. Ветви построены на опорных точках, каждая из которых соответствует конкретному битрейту. Очевидно, на каждой ветви находится по десять точек (каждая последовательность сжимается на 10 настройках битрейта). Бывает, что кодек не удерживает битрейт и с разными настройками битрейта сжимает одинаково. В таких случаях на ветви кодека расположено менее десяти опорных точек. При сравнении кодеков на этих графиках следует обращать внимание на то, как высоко расположены ветви кодеков.
Чем выше находится ветвь - тем выше качество последовательности, сжатой данным кодеком. Существуют и другие метрики: 1. MSAD - Значением данной метрики является усреднённая абсолютная разность значений цветовых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений. Используется, например, для отладки кодеков или фильтров. 2. Delta - Значением данной метрики является усреднённая разность значений цветовых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений. 3. Bluring measure - Данная метрика позволяет сравнить степень размытия двух изображений, относительно друг друга.
Чем ближе её значение к 0, тем больше размыто изображение. 4. Blocking measure - Метрика строилась так, чтобы ее значение было пропорционально визуальной степени "блочности". Например, в контрастных областях кадра границы блоков почти незаметны, а в однородных та же граница будет хорошо видна. 5. SSIM Index - Основывается на замере трёх компонент (сходности по яркости, по контрасту и структурного сходства) и объединения их значений в итоговый результат.
Субьективное качество видео измеряется по следующей методике: 1. Выбираются видеопоследовательности для использования в тесте; 2. Выбираются параметры системы измерения; 3. Выбирается метод показа видео и подсчета результатов измерения; 4. Приглашается необходимое число экспертов (обычно не меньше 15); 5. Проводится сам тест; 6. Подсчитывается средняя оценка на основе оценок экспертов.
Несколько методов субъективной оценки описаны в рекомендациях ITU-T BT.500. Один из широко используемых методов оценки - это DSIS (англ. Double Stimulus Impairment Scale), при котором экспертам сначала показывают исходный видеоматериал, а затем обработанный. Затем эксперты оценивают качество обработки, варьируя свои оценки от «обработка незаметна» и «обработка улучшает видеоизображение» до «обработанный видеоматериал сильно раздражает». 1.2.