• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2008.tde-28042009-170527
Document
Author
Full name
Roberto Nery da Fonseca
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2008
Supervisor
Committee
Arjona Ramírez, Miguel (President)
Farias, Mylene Christine Queiroz de
Hae, Yong Kim
Title in Portuguese
Algoritmos para avaliação da qualidade de vídeo em sistemas de televisão digital.
Keywords in Portuguese
Algoritmos
Imagem digital
Métricas de software
Processamento de sinais de vídeo
Processamento digital de imagens
Televisão digital
Vídeo (qualidade)
Abstract in Portuguese
Nesta dissertação é abordado o tema da avaliação de qualidade em sinais de vídeo, especificamente da avaliação objetiva completamente referenciada de sinais de vídeo em definição padrão. A forma mais confiável de se medir a diferença de qualidade entre duas cenas de vídeo é utilizando um painel formado por telespectadores, resultando em uma medida subjetiva da diferença de qualidade. Esta metodologia demanda um longo período de tempo e um elevado custo operacional, o que a torna pouco prática para utilização. Neste trabalho são apresentados os aspectos relevantes do sistema visual humano, das metodologias para avaliação de vídeo em aplicações de televisão digital em definição padrão e também da validação destas metodologias. O objetivo desta dissertação é testar métricas de baixo custo computacional como a que avalia a relação sinal-ruído de pico (PSNR: Peak Signal-to-Noise Ratio), a que mede similaridade estrutural (SSIM: Structural SIMilarity) e a que mede diferenças em três componentes de cor definidas pela CIE (Commission Internationale de l'Eclairage), representadas por L*, a* e b* em uma dada extensão espacial (S-CIELAB: Spatial-CIELAB). Uma metodologia de validação destas métricas é apresentada, tendo como base as cenas e resultados dos testes subjetivos efetuados pelo Grupo de Especialistas em Qualidade de Vídeo (VQEG: Video Quality Expert Group). A estas métricas é introduzida uma etapa de preparação das cenas, na qual são efetuadas equalização de brilho, suavização de detalhes e detecção de contornos. Controlando-se a intensidade destes filtros, um novo conjunto de medidas é obtido. Comparações de desempenho são realizadas entre estes novos conjuntos de medidas e o conjunto de medidas obtido pelo VQEG. Os resultados mostram que para aplicações em televisão digital de definição padrão, a avaliação utilizando componentes de cor pouco influencia na correlação com as medidas obtidas nos testes subjetivos. Por outro lado, foi verificado que a aplicação adequada de técnicas para suavização de imagens, combinadas com métricas de fácil implementação como a SSIM, elevam seu grau de correlação com medidas subjetivas. Também foi demonstrado que técnicas para extração de contornos, combinadas com a métrica PSNR, podem aumentar significativamente seu desempenho em termos de correlação com os testes efetuados pelo VQEG. À luz destes resultados, foi concluído que medidas objetivas de fácil implementação do ponto de vista computacional podem ser usadas para comparação da qualidade de sinais de vídeo SDTV, desde que devidamente combinadas com técnicas para adequação ao sistema visual humano como a suavização e extração de contornos.
Title in English
Video quality assessment algorithms in digital television applications.
Keywords in English
Algorithms (evaluation)
Digital image
Digital image processing
Digital television
Software metrics
Video (quality)
Video signal processing
Abstract in English
This research is about the video signal quality comparison issue, focusing at full reference metrics using standard definition television. The most reliable way to predict the differences in terms of quality between two video scenes is using a panel of television viewers, under controlled psychometric experimental conditions, resulting in statistical meaningful Differences in Mean Opinion Score (DMOS). The Subjective assessment is both time consuming and costly, therefore with practical limitations. The ideal substitute are objective quality assessment algorithms, whose scores have been shown to correlate highly with the results of DMOS. The goal for this research is to optimize the performance of simple metrics combining it with digital image processing. First this work presents many relevant aspects of the human visual system, methodologies for video evaluation in digital television applications using standard definition (SDTV) and also a validation methodology of these methods. After that, the main goal is to test three very simple metrics in terms of computational cost: PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural SIMilarity) and S-CIELAB (Spatial-CIELAB). original metrics were modified in order to improve their correlations against subjective assessment data. Several experiments combining the advantages of digital image filters for softness and edge extraction have been accomplished within this work. The results show that such simple metrics combined with digital image processing for edge extraction, for example, do improve their correlations with subjective assessment.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
RFONSECA_RESUMO.doc (30.50 Kbytes)
RNFONSECA.pdf (11.58 Kbytes)
Publishing Date
2009-05-26
 
WARNING: The material described below relates to works resulting from this thesis or dissertation. The contents of these works are the author's responsibility.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
Centro de Informática de São Carlos
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2020. All rights reserved.