Deneysel Kurulum – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Deneysel Kurulum

Metriklerin ve kodlama algoritmalarının sübjektif değerlendirmesi, kare/saniye ile ortak ara formatta (CIF) yaklaşık saniye uzunluğunda birkaç kısa video dizisinde gerçekleştirildi. Toplamda farklı türde yedi video dizisini değerlendirdik; bu, animasyonlar, az ve çok aksiyon içeren doğal videolar, altyazılı sahneler ve s/b filmler içerir.

Film tanıtımlarından iki kare çekildi: Mainzelmännchen ve Warner Bros. İlk giriş bir çizgi film; net kenarlarla keskin kontrastı nedeniyle seçildi ve ikincisi, değişken kontrastlı metin gösterdiği için seçildi. Laurel ve Hardy’nin s/b videosunu altyazılı olarak ayrıca test ettik.

Matrix filminden iki kare çekildi. İlk çekimde yüksek hareket değerleri bulunurken (yani kavga eden iki kişi), ikincisi çok az hareket içeriyordu. Başka bir film, başlangıçta yavaş yürüyen ve daha sonra koşmaya başlayan bir kişiyi gösteren Schloß Mannheim ev videosuydu.

Bu video böylece düşük ve yüksek hareket değerleri üretti. Ev videosu orta fiyatlı bir dijital kamerayla kaydedildiğinden, genellikle profesyonel filmlerde bulunmayan hafif bozulmalar gösterdi: muhtemelen kameranın otomatik odaklamasından kaynaklanan çok yumuşak bir parlaklık titremesi vardır.

Otuz test kişisi algısal kaliteyi (mükemmel kalite) ile (düşük kalite) arasında derecelendirdi. Tüm videolar dört algoritma ile kodlanmıştır : to : . Algoritmaların niceleme parametreleri, hepsi farklı kalite seviyeleri üretecek şekilde değiştirildi.

Probandların tanımlayıcı istatistikleri şu şekildedir: erkek, ortalama yaş ile yaşlı. Probandların yarısı kendilerini ortalama bir dijital video bilgisine sahip olarak sıraladılar, daha önce hiçbir bilgileri yoktu ve dijital videolar hakkında iyi bir bilgiye sahip olduklarını iddia ettiler.

Hipotez 1

İnsan görsel algısı (HVP) ile otomatik değerlendirme arasındaki ilişkinin değerlendirilmesine yönelik test senaryosu şu şekilde oluşturulmuştur: Tüm video dizileri, dört algoritmanın tümü ile kodlanmıştır : ila : her birinin PSNR’si aynı olacak şekilde video sekansı, dört kodlama şeması için karşılaştırılabilirdi. Farklı kaliteler elde etmek için, PSNR iki video için farklı kalite seviyelerine değiştirildi.

Ortaya çıkan on bir dizi belirtilir. Dört farklı algoritma ile kodlanmış Mainzelma ̈nnchen test dizisinin bir çerçevesini gösterir. Bu ekran görüntüleri farklı niteliklerde alındı, ancak dört hiyerarşik video algoritmasının her birinin yapıtlarının temel algısal farklılıklarını görselleştiriyorlar.

Hipotez 2

İkinci senaryonun parametreleri:  Ayrık kosinüs dönüşümü birçok standartta kullanıldığından, bit akışını optimize etmek için çok araştırma yapılmıştır.

Örneğin, güçlü entropi kodlama şemaları mevcuttur. Her kodlama şemasının bant genişliği gereksinimlerine ilişkin makul bir tahmin elde etmek için, entropi kodlamasını aynı basit Huffman kodlama şemasıyla sınırladık.

Probandlara orijinal video ve aynı bit hızında : ila : şemalarıyla kodlanmış dört bozuk video gösterildi. Tüm kodlama şemaları düşük bit hızlarında farklı eserler ürettiğinden, hangisinin görsel olarak en az rahatsız edici olarak algılanacağı soruydu.

Hipotez: Video metriği DIST, videonun insan görsel algısıyla çok daha basit olan PSNR’den daha iyi ilişkilidir. Sübjektif kalite derecelendirmeleri ile metrikler arasındaki korelasyonun istatistiksel analizinin sonuçları verilmiştir.

Hipotez, probandların sübjektif derecelendirmeleri ile metriklerin otomatik değerlendirmeleri arasındaki Pearson korelasyon katsayısının hesaplanmasıyla cevaplandı.

Tüm fark hipotezleri, t-testlerinin ortalama ortalama çiftleriyle karşılaştırmaya izin verdiği varyans analizi ile doğrulanmıştır. Sosyodemografik özelliklerin (yani yaş, cinsiyet) ve ortak değişkenlerin (yani uzmanlık) etkisini doğrulamak için post-hoc testlerle t testleri ve varyans analizleri yapıldı.

İnsan görsel algısı ile nesnel video kalitesi metrikleri arasındaki ilişkinin daha iyi anlaşılması için, yalnızca birikmiş metrik DIST’i değil, aynı zamanda parlaklık kanalı DISTY’nin ve iki krominans kanalı DISTU ve DISTV’nin alt metriklerini de sunuyoruz.

Deney düzeneği nedir
Deney malzemeleri adları
Fen Laboratuvar Malzemeleri resimli Listesi
Deney ne Demek
Ampirik Ne Demek

Videonun insan görsel algısı ile her iki metrik arasında bir korelasyon olduğunu açıkça belirtir: PSNR ve DIST. PSNR, daha düşük değerler daha düşük kaliteyi gösterecek şekilde yapılandırıldığından, ancak sübjektif derecelendirme, daha düşük değerlerin daha iyi kaliteyi ifade ettiği bir ölçekte gerçekleştirildi.

PSNR negatif. Aynısı DIST metriği için de geçerlidir. DIST metriğinin iki krominans kısmı olan DISTU ve DISTV, HVP ile çok daha az ilişkilidir ve bu nedenle DIST metriği için toplam sonucu kötüleştirir.

Testteki video kalite derecelendirmesi ile video metrikleri arasındaki korelasyonun mutlak değerleri ile ilgili olarak, PSNR’nin dört kodlama şemasının tümü için teklifi kazandığını görüyoruz. Ancak, yalnızca parlaklık değeri DISTY dikkate alındığında, PSNR ile insanın görsel algısı arasındaki korelasyona çok yakın sonuçlar ortaya çıkar.

Genel değerlendirmede, DIST metriğinin PSNR’nin performans düzeyine ulaşmadığını ancak hem PSNR hem de parlaklık alt bileşeni DISTY’nin video kalitesinin subjektif değerlendirmesiyle önemli bir korelasyon gösterdiğini de belirtiyoruz.

Hiçbiri, test probandları tarafından yapılan sübjektif derecelendirmelerle mükemmel bir şekilde eşleşmez, ancak hata olasılığından daha az olması durumunda, eşleştirme yeterince iyidir. DIST metriğinin insan algısını yansıtma iddiasında olduğunu ve hesaplama karmaşıklığının oldukça yüksek olduğunu belirtmiştik. Buna karşın PSNR çok basittir. Ancak yukarıdaki sonuçlar, DIST veya DISTY metriğinin PSNR’ye üstünlüğünü de haklı çıkarmaz.

Hipotez: Dört katmanlı kodlama şeması, belirli bir bit hızında karşılaştırılabilir video kalitesi de üretir.

Uygulanan dört algoritmamızın en iyi performans gösteren hiyerarşik video kodlayıcısına ilişkin değerlendirmemiz : – kalite değerlendirmesiyle sınırlıdır. Subjektif derecelendirmenin yanı sıra PSNR ve DIST metrikleri aracılığıyla da ölçülmüştür.

Derecelendirme aralığının (mükemmel) ile (zayıf) arasındaki ölçeği kapsadığına dikkat edin. Belirli bir algoritma için değerlerin tüm video dizileri üzerinden ortalaması alınır. Derecelendirme azalan değerlerle arttığından, ayrık dalgacık dönüşümü (: ) rekabeti kazanır, ardından piramit kodlama (: ), katmanlı DCT (: ) ve bit katmanlama (: ) gelir. Bir varyans analizi, algoritmaların insan görsel algısı üzerindeki etkilerinin istatistiksel önemini de açıklar.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör