Сайт о сжатии >> Раздел по видео

WIN | KOI | LAT

MSU Video Quality Measurement Tool
• Функции (поддерживаемые форматы, метрики, список возможностей)
• Настройки и скриншоты (основные настройки, настройки CSV-файлов и 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)
• Бесплатно скачать и купить (последняя версия, changelog и ссылка для покупки PRO-версии)

• PSNR
• MSAD
• Delta
• Blurring measure
• Blocking measure
• SSIM
• VQM
• MSE
• MSU Brightness Flicking Metric
• MSU Brightness Independent PSNR
• MSU Drop Frame Metric

PSNR

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

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 пространства YUV и по компоненте L пространства LUV.

Исходное

Обработанное

Y-YUV PSNR

Цвета, в порядке возрастания PSNR: красный, жёлтый, зелёный, синий, чёрный

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

Bluring measure

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

Исходное

Обработанное

Bluring Measure

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

Blocking measure

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

Blocking measure

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

Исходное

Обработанное

SSIM

Более ярким областям соответствуют большие отклонения.

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.

Download

See also MSU Video Quality Metric

MSU Video Quality Metrics
• MSU Video Quality Metric - объективные метрики для сравнения кодеков и фильтров
  • Функции
  • Настройки и скриншоты
  • FAQ
  • Информация о метриках
  • PRO-версия
  • 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