Obiektywne metody pomiaru jakości obrazu

Podobne dokumenty
Pomiary w technice studyjnej. TESTY PESQ i PEAQ

Wybrane metody kompresji obrazów

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Założenia i obszar zastosowań. JPEG - algorytm kodowania obrazu. Geneza algorytmu KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Kodowanie źródeł sygnały video. Sygnał video definicja i podstawowe parametry

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

Kompresja video (MPEG)

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015

KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Wieczorowe Wykład 10, 2007

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

dr inż. Piotr Odya Wprowadzenie

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Przekształcenia punktowe

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)

Kompresja obrazów w statycznych - algorytm JPEG

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Transformata Fouriera

Podstawy grafiki komputerowej

Kompresja sekwencji obrazów

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Joint Photographic Experts Group

( F ) I. Zagadnienia. II. Zadania

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Nowoczesne metody emisji ucyfrowionego sygnału telewizyjnego

BARWA. Barwa postrzegana opisanie cech charakteryzujących wrażenie, jakie powstaje w umyśle;

Klasyfikacja metod kompresji

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Zastosowanie kompresji w kryptografii Piotr Piotrowski

Percepcja obrazu Podstawy grafiki komputerowej

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych. dr inż.. Wojciech Zając

Klasyfikacja metod kompresji

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy

GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej

PODSTAWY BARWY, PIGMENTY CERAMICZNE

Grafika Komputerowa Wykład 1. Wstęp do grafiki komputerowej Obraz rastrowy i wektorowy. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/22

Detekcja punktów zainteresowania

Analiza i Przetwarzanie Obrazów. Szyfrowanie Obrazów. Autor : Mateusz Nawrot

Wymiana i Składowanie Danych Multimedialnych Mateusz Moderhak, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr.

Przetwarzanie obrazu

METODY OCENY JAKOŚCI DŹWIĘKU

Synteza i obróbka obrazu. Tekstury. Opracowanie: dr inż. Grzegorz Szwoch Politechnika Gdańska Katedra Systemów Multimedialnych

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

Sieci neuronowe - projekt

HDR. Obrazy o rozszerzonym zakresie dynamiki

MODELE KOLORÓW. Przygotował: Robert Bednarz

Ocena postrzeganej jakości ( Quality of Expe- rience ) usług strumieniowania wideo, w sce- nariuszu bez referencji ( No-Reference

Inżynieria obrazów cyfrowych. Ćwiczenie 5. Kompresja JPEG

rozpoznawania odcisków palców

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Przetwarzanie obrazów wykład 4

27 stycznia 2009

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.

Kodowanie transformujace. Kompresja danych. Tomasz Jurdziński. Wykład 11: Transformaty i JPEG

Analiza obrazu. wykład 1. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy Marek Jan Kasprowicz Analiza obrazu komputerowego 2009 r.

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.

WYKŁAD 11. Kolor. fiolet, indygo, niebieski, zielony, żółty, pomarańczowy, czerwony

Synteza i obróbka obrazu HDR. Obrazy o rozszerzonym zakresie dynamiki

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 11. Filtracja sygnałów wizyjnych

AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI

ZDOLNOŚĆ WIDZENIA A OŚWIETLENIE

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Segmentacja

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III

Implementacja filtru Canny ego

Grafika komputerowa. Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Żółty

Analiza współzależności zjawisk

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Wprowadzenie do multimedialnych baz danych. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik

Wpływ kompresji obrazów i map głębi na syntezę widoków w systemie wielowidokowym

f = 2 śr MODULACJE

Regulacja dwupołożeniowa (dwustawna)

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 12 AiR III

Wyznaczanie budżetu niepewności w pomiarach wybranych parametrów jakości energii elektrycznej

Raport. Bartosz Paprzycki UMK 2009/2010

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

SEGMENTACJA OBRAZU Wprowadzenie

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 6. Transformata cosinusowa. Krótkookresowa transformata Fouriera.

EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU LABORATORIUM VIII WYSZUKIWANIE OBRAZÓW

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

Zarządzanie infrastrukturą sieciową Modele funkcjonowania sieci

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

RENDERING W CZASIE RZECZYWISTYM. Michał Radziszewski

Transkrypt:

Systemy i Terminale Multimedialne Obiektywne metody pomiaru jakości obrazu Marcin Szykulski

Wprowadzenie Kompresja Transmisja Jak osiągnąć kompromis przepływność/jakość?

Podstawowe informacje Jakość obrazu wideo można oceniać w sposób: Subiektywny (metryki obserwacyjne) psychowizualne testy oceny jakości przeprowadzane przy pomocy grona specjalistów według ustalonych reguł Obiektywny (metryki obliczeniowe) wielkości wyznaczane zgodnie z ustaloną zależnością, często optymalizowane z wykorzystaniem subiektywnych ocen specjalistów (podejście subiektywno-obiektywne)

Podstawowe informacje Video Quality Expert Group (VQEG) Powołana w 1997 r. Skupia ekspertów, zajmujących się zarówno subiektywną jak i obiektywną oceną jakości obrazu wideo Głównym zadaniem ekspertów z VQEG jest planowanie i przeprowadzanie testów walidacji obiektywnych metod pomiaru jakości obrazu wideo tworzenie norm w ramach sektorów ITU-T i ITU-R Większość ekspertów jest zaangażowana w prace organizacji standaryzującej ITU Laboratory for Image and Video Engineering (LIVE) Zespół University of Texas zajmujący się perceptualną analizą obrazu Autorzy m.in. obiektywnej metryki SSIM, szeregu publicznie dostępnych korpusów zawierających wideo i obrazy ocenione subiektywnie przez grono specjalistów

Subiektywne badanie jakości obrazu Subiektywna ocena jakości obrazu wizyjnego: Metodykę prowadzenia badań w celu dokonania subiektywnej oceny jakości opisano w normach ITU-R BT.500 (TV) oraz ITU-T P.910 (multimedia) Przygotowanie pomieszczenia i sprzętu testowego zgodnie z normami (oświetlenie pomieszczenia, kalibracja monitora, maksymalny kąt obserwacji) Wybór próbek testowych powinny zawierać zniekształcenia o różnym nasileniu Przeprowadzenie sformalizowanej projekcji badanych próbek wideo z udziałem odpowiedniej (w sensie statystycznym) liczby osób Jednorazowe sesje testowe powinny trwać nie dłużej niż 30 min. Miernikiem jakości obrazu jest zazwyczaj parametr MOS (ang. Mean Opinion Score) Ocena Jakość Zakłócenia 5 doskonała nieobecne 4 dobra widoczne ale nieuciążliwe 3 przeciętna lekko uciążliwe 2 niska uciążliwe 1 zła bardzo uciążliwe

Subiektywne badanie jakości obrazu Metody subiektywne są długotrwałe i kosztowne, stąd potrzeba opracowania metod dokonujących oceny jakości obrazu w sposób automatyczny. Przykładowa konfiguracja pomieszczenia służącego do oglądania obrazu wideo w celu dokonania subiektywnej oceny jakości obrazu: Sprzęt do odtwarzania/nadawania nieskompresowanego materiału w formacie HDTV Pomieszczenie projekcyjne (ang. viewing room)

Obiektywne badanie jakości obrazu Metody obiektywne opierają się na jednoznacznie mierzalnych wartościach nie wymagają obecności ludzi, dla danego zestawu parametrów zawsze otrzyma się ten sam wynik Obiektywne metody oceny jakości zawierają model ludzkiej percepcji (HVS ang. human visual system), w celu zbliżenia się do ocen wystawianych subiektywnie przez specjalistów. (Wyjątkiem proste miary, takie jak np. PSNR) W HVS modelowaniu podlega m.in. bezwładność czasową oka, zmniejszoną czułość na chrominancję, zjawisko maskowania Schemat ogólny obiektywnej metody badania jakości:

Rodzaje zniekształceń i zakłóceń obrazu wizyjnego Wynikające z kompresji: Efekty blokowe zauważalne stają się granice bloków (np. 8x8 pikseli wynik DCT) Zniekształcenia konturów (nieostrość, załamania, poruszanie się) Przekłamania w odtworzeniu kolorów (zmiana odcieni, nasycenia) Szum kwantyzacji (np. śnieżenie ) Wynikające z transmisji danych w pakietach: Zatrzymanie obrazu gdy szereg kolejnych ramek zostaje niepoprawnie zakodowanych, zostaje podstawiona ostatnia poprawnie zakodowana ramka wynik dużych zakłóceń w kanale transmisyjnym Chwilowy zanik obrazu lub jego części, często połączony z pojawieniem się na ekranie kolorowej tekstury przy bardzo dużych zakłóceniach. Wymienione czynniki muszą być uwzględnione przy opracowywania obiektywnego algorytmu wyliczania jakości sygnału wideo.

Rodzaje zniekształceń i zakłóceń obrazu wizyjnego (a) Kompresja MPEG-2 (b) Kompresja h.264 (c) Straty pakietów w sieci IP (d) Straty pakietów w sieci komórkowej

Rodzaje obiektywnych metryk jakości obrazu Metryki względne (ang. Full Reference Methods FR) Oparte na porównywaniu obrazów względem siebie jeden z nich jest obrazem referencyjnym powinien to być obraz oryginalny (nie poddany kompresji) Do określenia obiektywnej jakości obrazu wykorzystuje się wynik porównania punkt po punkcie (każdy piksel oryginalnego obrazu z odpowiadającym pikselem obrazu zdegradowanego) Najdokładniejsze, ale najbardziej złożone obliczeniowo Ograniczona możliwość stosowania wymagany jest dostęp do materiału źródłowego

Rodzaje obiektywnych metryk jakości obrazu Metryki bezwzględne (ang. No-Reference Methods NR) Oparte na analizie parametrów obrazu zdegradowanego Wykorzystywane gdy oryginalny obraz nie jest dostępny Wykorzystują przekształcenia matematyczne do obliczenia charakterystycznych cech obrazu (parametry przestrzenne) albo ich sekwencji (parametry czasowe) Mniej dokładne niż metryki względne, ale łatwiejsze do obliczenia Rodzaje metryk bezwzględnych: Oparte na pikselach analiza jakości na podstawie informacji zawartej w pikselach obrazu Oparte na parametrach strumienia wykorzystują informacje z nagłówków pakietów (np. MPEG-TS), nie dokonują dekodowania strumienia wideo. Mało skuteczne, ale najłatwiejsze do obliczenia Hybrydowe

PAE (Peak Absolute Error) Szczytowy błąd absolutny Metryki względne

Metryki względne MSE (Mean Square Error) Błąd średniokwadratowy wielkości pikseli obrazu

Metryki względne MSE (Mean Square Error) cd. Pozwala ocenić stopień rekonstrukcji obrazu przez dekoder Wartości: od 0 (brak różnicy) do 255 2 = 65025 (maksymalna różnica przy 8 bitowej głębi kolorów) powinna być jak najmniejsza

Metryki względne PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) Jedna z najczęściej używanych miar, opisuje stosunek sygnału szczytowego do szumu [db] Jest to błąd średniokwadratowy odniesiony do maksymalnej możliwej różnicy, wyrażony w skali logarytmicznej:

PSNR ciąg dalszy Metryki względne Przyjmowane wartości dla 8 bitowego koloru: od 0 (maksymalna różnica czerwony) do 50 db - (brak różnic czarny) im większe PSNR, tym lepiej

Metryki względne Parametry MSE i PSNR są często stosowane ze względu na łatwość wyznaczenia, jednak słabo odzwierciedlają wrażenia percepcyjne odbiorcy! (a) Obraz oryginalny MSE=0 (b) MSE=306 (c) MSE=309 (d) MSE=309 (e) MSE=313 (f) MSE=309 (g) MSE=308

Metryki względne Parametry MSE i PSNR są często stosowane ze względu na łatwość wyznaczenia, jednak słabo odzwierciedlają wrażenia percepcyjne odbiorcy! MSE = 27.10 MSE = 21.26

Metryki względne Zmysł wzroku jest szczególnie uwrażliwiony na kontrast: Uwypukla granice pomiędzy polami o niewiele różniącej się luminancji Z drugiej strony niejednorodne tło jest w stanie całkowicie zamaskować obiekt (staje się on niezauważalny) Ponadto, duże znaczenie w procesie oceny jakości obrazu mają inne cechy zmysłu wzroku: Wrażliwość na barwy (oko jest bardziej czułe na barwę zieloną, niż na czerwoną czy niebieską) Bezwładność (w dziedzinie czasu) Rozdzielczość kątowa

Metryki względne Najważniejszy problem w modelowaniu ludzkiej percepcji (HVS - Human Visual System) uwzględnienie wrażliwości na kontrast, oraz spadku tej wrażliwości w obecności niejednorodnego tła (maskowanie) Maksymalna wrażliwość na kontrast (minimalny próg detekcji) występuje w procesie obserwowania obiektów o rozmiarach ok. ¼ stopnia ( częstotliwość przestrzenna 4 cykle zmian luminancji / stopień) Dla mniejszych częstotliwości przestrzennych wrażliwość na kontrast (CSF contrast sensitivity function, zdefiniowana jako odwrotność progu detekcji), powoli spada, a dla większych częstotliwości spada bardzo szybko

Metryki względne SSIM (Structure Similarity Index Measure) Pierwsza metryka, która porównuje nie wartości pikseli ale elementy obrazu spostrzegane przez człowieka Lepiej opisuje różnice jakości obrazu niż np. PSNR, Uwzględnia trzy typu zniekształceń: luminancji, kontrastu i struktury Końcowy indeks SSIM uwzględnia łącznie wszystkie te zniekształcenia, Przyjmuje wartości: od -1 (maksymalna różnica) do 1 (brak różnic), wyższa wartość to lepsza jakość.

SSIM - ciąg dalszy Metryki względne

SSIM - ciąg dalszy Metryki względne

Metryki względne VQM (Video Quality Measure) Ma za zadanie ocenić jakość obrazu, czyli stopień zniekształceń widzianych przez człowieka Wartości VQM są w przybliżeniu skorelowane z subiektywnymi ocenami widzów Algorytm dokonuje operacji na współczynnikach transformaty kosinusowej DCT (obliczenie lokalnego kontrastu i porównanie z funkcją postrzegalności kontrastu) Wartości: 0 oznacza brak różnic, im większa wartość tym większe różnice (gorsza jakość).

Metryki bezwzględne Człowiek z reguły bardzo łatwo ocenia wielkość zniekształcenia obrazu nie oglądając niezniekształconego oryginału. Trudno jest natomiast skonstruować program komputerowy, który bez dostępu do obrazu odniesienia poprawnie oszacowywałby jakość obrazu poddanego ocenie. Wszystkie dotychczas opracowane metryki bezwzględne służą wyłącznie do pomiaru wielkości zakłóceń konkretnego typu.

Blurring Metric Metryki bezwzględne Miara ta opisuje zniekształcenia objawiające się rozmyciem (blur) szczegółów obrazu, zwłasza krawędzi obiektów (charakteryzujących się gwałtowną zmianą barwy lub jasności) wykorzystywane są algorytmy detekcji krawędzi np. Canny ego, Sobela Rozmycie szczegółów może być artefaktem kompresji (wynikającym z uśredniania bloków pikseli), może też wynikać z zastosowania układu rozmywającego zniekształcenia blokowe (deblocking), występującego w większości dekoderów

Blurring Metric Metryki bezwzględne Metryka mierzy zmiany jasności w sąsiedztwie każdego piksela Interpretacja wartości metryki: Większa wartość oznacza mniejszy stopień rozmycia (a więc i lepszą jakość)

Blocking Metric Metryki bezwzględne Metryka opisuje zblokowanie pikseli Zniekształcenie to wynika ze sposobu przetwarzania obrazu przy kompresji z wykorzystaniem transformaty DCT odbywa się ono w blokach pikseli, zwykle szerokość i wysokość bloku jest wielokrotnością liczby 8 Zniekształcenia tego typu są widoczne przy dużym stopniu kompresji, szczególnie na powierzchniach o zbliżonej (lecz nie identycznej barwie i jasności) Metryka mierzy różnice barwy i kontrastów pikseli położonych na brzegu sąsiednich bloków o rozmiarze 8 na 8 pikseli Wartość 0 oznacza brak zniekształceń im większa wartość tym większe zniekształcenia (a niższa jakość, odwrotnie niż dla Blurring Metric)

Metryki bezwzględne Obraz oryginalny Mapa różnic Obraz zdegradowany

Blocking Metric Metryki bezwzględne A B A zakodowana ramka B wizualizacja metryki

Metryki bezwzględne Brightness Flicking Metric Metryka opisuje zniekształcenia charakteryzujące się migotaniem obrazu (flicking) pomiędzy sąsiednimi ramkami Wartość oznacza średnią miarę bezwzględnej różnicy jasności wszystkich pikseli obrazu, w porównaniu do poprzedniej ramki Wyższa wartość oznacza większe migotanie

Drop Frame Metric Metryki bezwzględne Oblicza liczbę uszkodzonych ramek w sekwencji wideo Maksima dla ramek powtórzonych Oryginalna ramka i wizualizacja (kolor szary oznacza, że jasność piksela jest taka sama jak w poprzedniej ramce):

Dziękuję za uwagę.