Бейне сапасын бағалауда объективті және субъективті әдістерді талдау | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 22 мая, печатный экземпляр отправим 26 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Молодой ученый Қазақстан

Опубликовано в Молодой учёный №16 (358) апрель 2021 г.

Дата публикации: 19.04.2021

Статья просмотрена: 2 раза

Библиографическое описание:

Батырбек, Ескендир Сайынулы. Бейне сапасын бағалауда объективті және субъективті әдістерді талдау / Ескендир Сайынулы Батырбек. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 16 (358). — С. 375-377. — URL: https://moluch.ru/archive/358/80063/ (дата обращения: 09.05.2021).



Мақалада IP желілерде бейне беру кезіндегі бейне сапасын бағалауда қолданылатын объективті және субъективті әдістеріне талдау жасалады. Тестілеудің субъективті әдісі — бұл сарапшылардың пікірлеріне негізделген нәтижелерді өңдеу әдістерінің жиынтығы. Ал объективті әдістер — бұл бейне сапасын бағалаудың есептеулерге негізделген математикалық модельдері.

Түйін сөздер: SSIM, PSNR, VQM, DSCQS.

В статье анализируются объективные и субъективные методы оценки качества видео при передаче видео в IP-сетях. Субъективный метод тестирования — это совокупность методов обработки результатов, основанных на мнениях экспертов. А объективные методы — это математические модели оценки качества изображения, основанные на расчетах.

Ключевые слова: SSIM, PSNR, VQM, DSCQS.

Бейнені объективті бағалау әдістерін талдау мақсатында PSNR, VQM және SSIM метрикалары MSU Video Quality Measurement tool қосымшасында нәтижелері алынып, субъективті әдіспен сәйкестендіріледі. Салыстыруға 2 видео 4 сапада көрсетілді.

Субъективті салыстырудың көптеген әдістері бар — бейне ретін көрсету және субъективті бағалауды жинау ережелері [5]. Тестілеуде DSCQS әдіснамасы қолданылады. Мамандар анықтамалық және кездейсоқ кескіндерді кездейсоқ ретпен қарастырады. [2] Мұнда бірнеше сарапшы қатысып, 1–5 дейінгі шкаламен бағалайды, және сосын орақ мәні табылады.Субъективті бағалауға сарапшылар нәтижелері алынды, оларға ақырын баяу темптегі жануарлар туралы бағдарлама және жылдам қимылдары басым экстремалды спорт типіндегі бейнелер әр қайсысы төрт түрлі сапада көрсетілді [3]. Және сарапшылар түпнұсқа видеомен салыстыра отырып бағалау жүргізді (Кесте 1).

Кесте 1

Сарапшылардың бағаларының орташа көрсеткіш(MOS)

240

SD

HD

HD1080

Жануар

3,2

4

4,6

4,7

Спорт

3

4,1

4,2

4,6

Ендігі кезекте MSU Video Quality Measurement tool қосымшасын қолдана отырып PSNR, VQM және SSIM объективті әдістерінде бейнелерді салыстырылып, нәтижесі алынды (Кесте 2).

Кесте 2

MSU Video Quality Measurement tool қосымшасынан алынған нәтижелер

240

SD

HD

HD1080

PSNR

жануар

26

35

35

39

спорт

25

33

37

36

VQM

жануар

0,89

0,86

0,8

0,67

спорт

0,87

0,80

0,75

0,66

SSIM

жануар

0,89

0,93

0,97

0,98

спорт

0,9

0,95

0,96

0,98

2-кестеде қосымшада алынған нәтижелер көрсетілді. PSNR және SSIM нәтижелерінен байқағанымыздай мәні неғұрлым жоғары болған сайын нәтиженің сапасының жоғарылығы көрсетіледі [1].Ал VQM нәтижесінің мәні керісінше аз болған сайын соншалықты жақсы екенін айтып өткініміз абзал. Нәтижелер төмендегі суреттерде (Сурет 1, Сурет 2, Сурет 3) көрсетілген.

Сурет 1.PSNR мен MOS арасындағы байланыс

Сурет 2.VQM мен MOS арасындағы байланыс

Сурет 3.SSIM мен MOS арасындағы байланыс

Көріп отырғанымыздай, PSNR нақты бейне сапасын шектеулі түрде көрсетеді. Біздің тестілеу жиынтығымызда VQM PSNR-ден адекватты емес: жалпы алғанда сапа болжанады, бірақ көбінесе ең нашар метрикалық мән ең жақсы субъективті сапаға сәйкес келеді [2]. SSIM субъективті пікірлерді өте жақсы дәлдікпен болжайды: әр фильм үшін оның деректері түзу сызыққа жақын [3]. Объективті метриканың болжамын сандық бағалау үшін біз әрбір объективті метрика (фильмдердің әрқайсысына сәйкес келу функциясын қолданғаннан кейін) және субъективті баллдар арасындағы Пирсон корреляция коэффициентін есептедік: PSNR-0,822833; SSIM-0,850656; VQM-0,71214.

Қорытынды

Субъективті салыстыру — бұл сынақ шарттары мұқият орындалған жағдайда, бейне жүйелерін салыстырудың тұрақты және өнімді әдісі [1]. Субъективті тестілеудің нәтижелерін әрқашан объективті көрсеткіштермен жеткілікті дәлдікпен болжау мүмкін емес [5]. Біздің жиынтықтағы ең жақсы көрсеткіш SSIM болды.

Әдебиет:

1. Пескин, А. Е. Мировое вещательное телевидение, стандарты и системы // А. Е. Пескин, В. Ф. Труфанов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2004. -310 с.

2. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин [и др.] — М.: Диалог-МИФИ, 2002.

3. Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэ-ломон. — М.: Техносфера, 2004.

4. Дворкович, В. П. Цифровые видеоинформационные систе-мы (теория и практика) / В. П. Дворкович, А. В. Дворкович. — М.: Техносфера, 2012.

5. Косарев, А. В. Бизнес-процессы при реализации проекта IPTV / А. В. Косарев // Вестник связи. — 2007. — № 4. — С. 119–124.

6. Маколкина, M. А. Анализ субъективных методов оценки качества IPTV / М. А. Маколкина // Информационные технологии моделирования и управления. -2013. — № 5 (83). — С. 492–500.

Основные термины (генерируются автоматически): SSIM, PSNR, VQM, MOS, DSCQS, MSU, IPTV, спорт.


Ключевые слова

PSNR, SSIM, VQM, DSCQS
Задать вопрос