Сайт о сжатии >> Раздел по видео

WIN | KOI | LAT

• Общая информация о VQMT
  • Функции (поддерживаемые форматы, метрики, список возможностей)
  • Настройки и скриншоты (основные настройки и настройки визуализации)
  • FAQ (часто задаваемые вопросы)
  • Плагины и SDK
  • Информация о метриках (PSNR, MSE, MSAD, SSIM, VQM, MSU Blurring/Blocking)
• PRO-версия (с поддержкой коммандной строки) [брошюра на англ., PDF, 475kB]
• Бесплатно скачать и купить (последняя версия, changelog и ссылка для покупки PRO-версии)

• PSNR
• MSAD
• Delta
• MSU Blurring Metric
• MSU Blocking Metric
• SSIM
• MultiScale SSIM
• 3-Component SSIM
• VQM
• MSE
• MSU Brightness Flicking Metric
• MSU Brightness Independent PSNR
• MSU Drop Frame Metric
• MSU Noise Estimation Metric
• MSU Scene Change Detector

PSNR

Метрика, которую часто используют на практике, называется мерой отношения сигнала к шуму (peak-to-peak signal-to-noise ratio — PSNR).

,

где MaxErr - максимум модуля разности цветовой компоненты, w - ширина видео, h - высота видео. 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.
В программе присутствует возможность вычисления PSNR по всем компонентам пространств YUV и RGB и по компоненте L пространства LUV.
MSU VQMT реализует четыре варианта вычисления PSNR. "PSNR" и "APSNR" вычисляют PSNR используя определение и в качестве MaxErr берут максимум модуля разности компонент. Но это приводит к нежелательным эффектам после изменения глубины цвета. Допустим, если глубину цвета увеличить с 8 до 16 бит, то "PSNR" и "APSNR" изменятся, потому что MaxErr изменится в соответствие с максимальным модулем разности компонент (255 для 8 битных компонент и 255 + 255/256 для 16 битных). Поэтому были реализованы "PSNR (256)" и "APSNR (256)". Они не изменятся, потому что используют верхнюю границу разницы цветовых компонент в качестве MaxErr. Эта граница равна 256. Такой подход менее корректен, но он часто используется, так как он быстрее. Правила определения MaxErr:

• "PSNR" и "APSNR" - MaxErr зависит от битности цветовых компонент:
  • 255 для 8 битных компонент
  • 255 + 3/4 для 10 битных компонент
  • 255 + 63/64 для 14 битных компонент
  • 255 + 255/256 для 16 битных компонент
  • 100 для L компоненты пространства LUV
  Примечания.
  1. Если у сравниваемых файлов различное кол-во бит на компоненту, то выбирается максимальное из этих значений для выбора MaxErr.
  2. Считается, что все преобразования цветовых пространств приводят к 8 битным изображениям. Это означает, например, что если мерять R-RGB PSNR у 14 битного YUV файла, то MaxErr будет выбран равным 255.
• "PSNR (256)" и "APSNR (256)" - значение MaxErr присваивается по следующим правилам:
  • 256 для пространств YUV и RGB
  • 100 для L компоненты пространства LUV

Этот способ вычисления среднего PSNR используется в метриках "PSNR" и "PSNR (256)". Но иногда необходимо вычислить просто среднее арифметическое среди PSNR для всех кадров. Для этого случая подходят "APSNR" и "APSNR (256)". Они просто усредняют покадровые значения PSNR для всей последовательности.
В следующей таблице кратко приведены различия всех четырех вариантов вычисления PSNR:

Исходное

Обработанное

Y-YUV PSNR

Цвета, в порядке возрастания PSNR: красный, жёлтый, зелёный, синий, чёрный (чем больше PSNR - тем меньше разница между картинками)

MSAD

Значением данной метрики является усреднённая абсолютная разность значений цветовых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений. Используется, например, для отладки кодеков или фильтров.

Исходное

Обработанное

MSAD

Delta

Значением данной метрики является усреднённая разность значений цветврых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений. Используется, например, для отладки кодеков или фильтров.

Исходное

Обработанное

Delta

Красный цвет Xij > Yij, зелёный цвет Xij < Yij

MSU Blurring Metric

Данная метрика позволяет сравнить степень размытия двух изображений, относительно друг друга. Чем ближе её значение к 0, тем больше размыто изображение.

Исходное

Обработанное

MSU Blurring Metric

Красный цвет - первое изображение чётче второго, зелёный цвет - второе изображение чётче первого.

MSU Blocking Metric

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. Эти особенности учитываются нашей метрикой. В метрике также работают эвристические правила определения края объекта, попадающего на границу блока. Значение метрики при этом снижается, что позволяет более адекватно оценивать реальную визуальную "блочность" видео. Для повышения точности используется информация из предыдущих кадров.

Исходное

MSU Blocking Metric

SSIM INDEX

SSIM Index основывается на замере трёх компонент (сходности по яркости, по контрасту и структурного сходства) и объединения их значений в итоговый результат.
Статья авторов метрики SSIM

Оригинал	После сжатия
SSIM (fast)	SSIM (precise)

Более ярким областям соответствуют большие отклонения.

В нашей программе два варианта SSIM быстрый (fast) и точный (precise). Быстрый эквивалентен нашей предыдущей реализации SSIM. Разница заключается в том, что в быстрой реализации для размытия используется box-фильтр, а в точной - Гауссовский фильтр.
Замечания:

1. Визуализация в быстрой реализации кажется сдвинутой. Этот эффект возникает из-за реализации алгоритма фильтрации при помощи box-фильтра. Среднее значение вычисляется по блоку слева снизу или слева сверху от текущего пикселя (зависит от того, перевернута ли картинка в файле или нет).
2. У метрики SSIM есть 2 коэффициента. Они зависят от максимального значения цветовых компонент. В нашей программе они вычисляются по следующим формулам:
   • C1 = 0.01 * 0.01 * video1Max * video2Max
   • C1 = 0.03 * 0.03 * video1Max * video2Max
   где video1Max - максимальное значение цветовой компоненты для первого файла, video2Max - максимальное значение цветовой компоненты для второго файла. За максимальные значения принимаются (идентично как и для PSNR):
   • videoMax = 255 для 8 битных цветовых компонент
   • videoMax = 255 + 3/4 для 10 битных цветовых компонент
   • videoMax = 255 + 63/64 для 14 битных цветовых компонент
   • videoMax = 255 + 255/256 для 16 битных цветовых компонент

MultiScale SSIM INDEX

MultiScale SSIM INDEX основывается на измерении метрики SSIM для нескольких уровней исходной пары видео и взвешенном суммировании результатов.
Статья авторов метрики MSSSIM

Оригинал	После сжатия
SSIM (fast)	SSIM (precise)

Более ярким областям соответствуют большие отклонения.

Как и для метрики SSIM, реализовано два варианта MSSSIM быстрый (fast) и точный (precise). Разница заключается в том, что в быстрой реализации для размытия используется box-фильтр, а в точной - Гауссовский фильтр.
Замечания:

1. Визуализация реализована как умножение значений метрик для всех уровней, увеличенных до исходного размера. Визуализация в быстрой реализации кажется сдвинутой и темной по краям. Этот эффект возникает из-за реализации алгоритма фильтрации при помощи box-фильтра для всех уровней. Среднее значение вычисляется по блоку слева снизу или слева сверху от текущего пикселя (зависит от того, перевернута ли картинка в файле или нет).
2. Веса для уровней (начиная от исходно изображения и заканчивая самым маленьким):
   • WEIGHTS[0] = 0.0448;
   • WEIGHTS[1] = 0.2856;
   • WEIGHTS[2] = 0.3001;
   • WEIGHTS[3] = 0.2363;
   • WEIGHTS[4] = 0.1333;

3-Component SSIM INDEX

3-Component SSIM Index основывается на разделении срвниваемых изображений на области - текстуры, края и ровные участки - и учете метрики SSIM в зависимости от региона. Сделано это с учетом того что человеческий глаз замечает разницу в качестве на резких участках изображения сильнее, чем на ровных. Разделение производится попиксельно - оценкой градиента в точке.
Статья авторов метрики 3SSIM

Оригинал	После сжатия
3-SSIM разделение на области	3-SSIM метрика

Более ярким областям соответствуют большие отклонения. Синим цветом обозначены ровные участки, зеленым - края, красным - текстурные области.

VQM

VQM использует DCT для точного соответствие человеческому восприятию.
Статья авторов метрики VQM

Исходное

Обработанное

VQM

Чем ярче блок, тем больше отклонение в этой области.

MSE

Оригинальное

Обработанное

Y-YUV MSE

Информация о таблицах

REC.601

Эта таблица используется по умолчанию для перевода YUV <=> RGB в AVISynth.
{R [0...255], G [0...255], B [0...255]} => {Y [16...235], U [16...240], V [16...240]}
RGB в YUV

    Y = (0.257 * R) + (0.504 * G) + (0.098 * B) + 16 

    U = -(0.148 * R) - (0.291 * G) + (0.439 * B) + 128 

    V =  (0.439 * R) - (0.368 * G) - (0.071 * B) + 128 
        

    R = 1.164 * (Y - 16) + 1.596 * (V - 128)

    G = 1.164 * (Y - 16) - 0.391 * (U - 128) - 0.813 * (V - 128)

    B = 1.164 * (Y - 16) + 2.018 * (U - 128)
        

PC.601

Эта таблица использовалась в предыдущей версии программы
{R [0...255], G [0...255], B [0...255]} => {Y [0...255], U [-128...128], V [-128...128]}
RGB в YUV

    Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

    U = -(0.147) * R - 0.289 * G + 0.436 * B

    V = 0.615 * R - 0.515 * G - 0.100 * B
        

    R = Y + 1.14 * V

    G = Y - 0.395 * U - 0.581 * V
                                         
    B = Y + 2.032 * U
        

YUV файлы

YUV используются для хранения видео данных в "сыром виде". Сейчас MSU Video Quality Measurement Tool поддерживает несколько форматов этих файлов, но если вы работаете с ними, то должны учесть, что

1. Предполагается, что значения U и V в YUV файле положительны (сдвиг на +128).
2. Если вы используете какую-нибудь таблицу YUV<=>RGB для создания YUV из AVI (или AVI из YUV) в вашей программе, то необходимо указать её в настройках MSU Video Quality Measurement Tool.

Инструменты для оценки качества видео

• MSU Video Quality Measurement Tool (объективные метрики для сравнения кодеков и фильтров)
  • Функции
  • Настройки и скриншоты
  • FAQ
  • Информация о метриках
  • Описание PRO версии
  • Скачать и купить
  • Плагины и SDK
    • MSU Brightness Flicking Metric
    • MSU Brightness Independent PSNR
    • MSU Drop Frame Metric
    • MSU Noise Estimation Metric
    • MSU Scene Change Detector
• MSU Human Perceptual Quality Metric (метрики для точных субъективных тестов)
  • Информация о реализованных метриках:
    ITU-R BT.500-11: DSIS, DSCQS I & II, SCACJ; EBU: SAMVIQ; MSUCQE
  • MSU PVQ Metric Tool FAQ
  • MSU Perceptual Video Quality Tool PDF

Другие материалы

Материалы по видео

Выложена MSU Video Quality Measurement Tool 2.7.1!
Сравнение H.264 кодеков на 2010 год (с кодеками MS & Theora), дополненное VP8 (WebM codec)!

Общедоступные видеофильтры Доступные фильтры для VirtualDub и AviSynth. Обычно мы разрабатываем семейства фильтров. Свяжитесь с нами для получения версий, оптимизированных под ASIC/FPGA/DSP. MSU Cartoon Restore (New!) MSU Noise Estimation MSU Frame Rate Conversion MSU Image Restoration MSU Denoising (Top!) MSU Old Cinema MSU Deblocking (Top!) MSU Smart Brightness and Contrast (Top!) MSU Smart Sharpen (Top!) MSU Noise generation MSU Noise estimation MSU Motion Estimation Information MSU Subtitles removal (New!) MSU Logo removal (Top!) MSU Deflicker (Top!) MSU Field Shift Fixer AviSynth plug-in MSU StegoVideo MSU Cartoonizer (Top!) MSU SmartDeblocking (Top!) MSU Color Enhancement MSU Old Color Restoration MSU TV Commercial Detector (New!) Частые вопросы (Прочти меня!) Статистика фильтров	Коммерческие видеофильтры Мы работаем с Intel, Samsung, Real Networks и другими компаниями над адаптацией наших фильтров для специфических видеопотоков и аппаратного обеспечения, такого как телевизоры, видеокарты и т.д. Свяжитесь с нами, если Вам нужна лицензия на такие фильтры. 3D Displays Video Generation (New!) 3D Displays Video Capturing (New!) Stereo Video Depth Map Generation (New!) Automatic Objects Segmentation Semiautomatic Objects Segmentation New Frame Rate Conversion New Deinterlacer MSU-Samsung Deinterlacing Project Digital TV Signal Enhancement Old Film Recovery Tuner TV Restore Panorama Video2Photo SuperResolution SuperPrecision High quality image and video resampling Frame Rate Conversion Motion Phase filter Deshaker (video stabilization) Film Grain/Degrain filter Deblurring filter Fast/Hi-Fi Face Detection
Сравнения кодеков Объективные и субъективные сравнения качества видеокодеков и кодеков изображений. 6-е сравнение видеокодеков MPEG4-AVC/H.264 (New!) 5-е сравнение видеокодеков MPEG4-AVC/H.264 Анализ видеокодеков для компаний(англ.) (New!) Анализ опций видеокодека x264 стандарта MPEG-4 AVC/H.264 (New!) 4-е ежегодное сравнение видеокодеков MPEG4-AVC/H.264 (Top!) Сравнение кодеков без потерь 2007 3-е ежегодное сравнение видеокодеков MPEG4-AVC/H.264 Windows Meda Photo vs JPEG-2000 Сравнение декодеров стандарта MPEG-2 на потоках с ошибками (Top!) Субъективное сравнение современных видеокодеков (Top!) Второе ежегодное сравнение видеокодеков стандарта MPEG-4 AVC/H.264 (Top!) FAQ 2-го сравнения H.264-x Первое ежегодное сравнение видеокодеков стандарта MPEG-4 AVC/H.264 FAQ 1-го сравнения H.264-x Сравнение 9 кодеров JPEG 2000 (Top!) Сравнение видеокодеков без потерь 2004 Сравнение кодеков MPEG-4 SP/ASP (Top!) Сравнение видеокодеков (старое) См. также (старые) сравнения аудиокодеков: Сравнение аудиокодеков на 32 kbps Сводное тестирование 10 кодеков по разным метрикам ("тест метрик")	Метрики качества видео Различные реализации объективных и субъективных метрик качества видео. MSU Video Quality Measurement Tool - объективные метрики для сравнения кодеков и видеофильтров. (New!) (Top!) Краткая информация по реализованным метрикам: PSNR, Delta, MSAD, MSE, SSIM, VQM, MSU Blurring Metric, MSU Blocking Metric MSU Brightness Flicking Metric MSU Brightness Independent PSNR MSU Drop Frame Metric MSU Noise Estimation Metric MSU Scene Change Detector MSU VQMT FAQ MSU Perceptual Quality Metric - несколько метрик для измерения субъективного качества видео (Top!) Краткая информация по реализованным метрикам: ITU-R BT.500-11: DSIS, DSCQS I & II, SCACJ; EBU: SAMVIQ; MSUCQE MSU PVQ Metric Tool FAQ
Проекты по видеокодекам Проекты по исследованию и разработке видеокодеков. MSU Lossless Video Codec (Top!) MSU Screen Capture Lossless Codec (Top!) MSU MPEG-2 Video Codec Улучшение кодека x264 FAQ по кодеку x264	Разное Другая информация. Crazy gallery (приколы с фильтрами :-) Лицензия на ПО Видеогруппы Около 1000 слайдов лекций курса "Методы сжатия и обработки медиаданных" (Top!) Страница курса на ВМиК МГУ "Методы сжатия данных"
Статьи по темам Фильтрация: Deinterlacing Фильтрация: Шумоподавление Фильтрация: Предобработка видеопотока Фильтрация: Постобработка видеопотока Фильтрация: Преобразование частоты кадров Фильтрация: Масштабирование видео Преобразования: Использование DCT и альтернативных преобразований Преобразования: Квантование Преобразования: Wavelet для видео Bitrate: Управление битрейтом Bitrate: Сильное сжатие (Low Bitrate) Метрики: Общие сведения и метрики для изображений Метрики: Измерение качества видео	Hardware: Аппаратное ускорение видео Hardware: Особенности работы на разных дисплеях Энтропийное сжатие и видео Компенсация движения Преобразование форматов видео Сегментация и индексирование видео Потоковая передача видео Стереоскопичеcкое и 3D видео "Объектный" подход к видео Разное

Смотрите также материалы:
- По цветовым пространствам
- По JPEG
- По JPEG-2000

Последнее обновление: 25-May-2010