ENGLISH VERSION

MSU Brightness Independent PSNR
(BI-PSNR)

MSU Graphics & Media Lab (Video Group)

Проект, идеи: Дмитрий Ватолин
Реализация: Алексей Носков
Корректировка и дополнения: Сергей Гришин


Общая идея


Метрика BI-PSNR предназначена для сравнения фильмов с учетом смещения яркости в кадре.


История изменений


[!] - Известная ошибка
[+] - Нововведение
[*] - Другое

Версия 1.1
[*] Исправлена ошибка в визуализации при работе с видео нестандартных разрешений

Версия 1.0
[+] Первая версия плагина


Использование


Использование метрики необходимо в тех случаях, когда одна из сравниваемых последовательностей содержит в себе какое-либо преобразование яркости, не зависящее от положения точки в кадре. Примером таких преобразований может быть равномерное повышение яркости или контрастности на каждом отдельном кадре или всей последовательности. Такие преобразования делают невозможным использование стандратных метрик сравнения последовательностей в силу значительной разницы между сравниваемыми кадрами. Алгоритм BI-PSNR вычисляет преобразование яркости, которое максимально сближает сравниваемые кадры, и выдает на выход значение стандартных PSNR и MSE с учетом найденного преобразования.


Визуализация


Визуализация метрики состоит из двух частей:

  • Попиксельные значения MSE на кадре, выделенные цветами, соответствующим используемым для визуализации стандартной MSE. То есть: (от меньшего к большему) черный-синий-зеленый-красный.
  • График соответствия значений яркости на последовательностях. По горизонтали отложены значения яркости на первой последовательности, по вертикали - на второй. Зеленые точки - значения, соответствующие друг другу. Красная диагональ - равные по обеим осям значения яркости.

Пример визуализации:

Визуализация того же кадра обычным PSNR:


Графики


По результатам работы метрики также выводятся графики покадрового значения PSNR с учетом преобразования яркости. Графики полностью аналогичны графикам стандартного покадрового PSNR.

Пример графика:

Ниже приведен график стандартного PSNR на той же последовательности:


Алгоритм


Для каждого кадра заполняется таблица C[i,j] = { количество точек на кадре, имеющих яркость i на кадре первой последовательности и j на кадре второй }

Далее, для каждого значения i - значению яркости из кадра первой последовательности, находится максимально соответствующее ему значение яркости из кадра второй последовательности. Для оценки расстояния между двумя произольными значениями i и j используется следующая функция:

Как можно заметить, вышеприведенная формула есть ни что иное, как сумма квадратичных разностей на всех пикселях с исходной яркостью i на кадре первой последовательности, и пикселях, соответствующих им на кадрах второй последовательности с учетом тго, что значение яркости в каждом из них сдвинуто на j-i

Найдя значения всех значений яркости, в которые преобразуются исходные значения мы можем легко определить значение MSE на кадре с учетом найденного преобразования:


Download



Инструменты для оценки качества видео


e-mail: 


Другие ресурсы


Материалы по видео


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