धारणा आधारित वीडियो-गुणवत्ता मापदंड की ओर

डिजिटल वीडियो के व्यापक वितरण की शुरुआत ने डिजिटल वीडियो की दृश्य गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए स्वचालित तरीकों की आवश्यकता पैदा की है। यह विशेष रूप से इसलिए है क्योंकि अधिकांश डिजिटल वीडियो को हानिकारक तरीकों से संकुचित किया गया है, जिसमें संभावित रूप से दिखाई देने वाले कलाकृतियों का नियंत्रित परिचय शामिल है। समस्या को बढ़ाने वाली बात यह है कि डिजिटल वीडियो की बर्स्टी प्रकृति है, जो दृश्य गुणवत्ता मापदंडों के आधार पर अनुकूलित बिट आवंटन की आवश्यकता होती है, और अनुकूली गुणवत्ता के लिए सबसे कम बिट-रेट को कम करने की आर्थिक आवश्यकता होती है। पिछले कार्य में, हमने संकुचित स्थिर छवियों की गुणवत्ता का मूल्यांकन, नियंत्रण और अनुकूलन करने के लिए दृश्य गुणवत्ता मापदंड विकसित किए हैं। ये मापदंड मानव दृश्य संवेदनशीलता के स्थानिक और रंगात्मक दृश्य संकेतों के सरल मॉडल को शामिल करते हैं। यहाँ मैं एक नए वीडियो गुणवत्ता मापदंड का वर्णन करता हूँ जो इन स्थिर छवि मापदंडों का समय डोमेन में विस्तार है। स्थिर छवि मापदंडों की तरह, यह अदिश कोसाइन रूपांतरण पर आधारित है। मापदंड द्वारा आवश्यक मेमोरी और गणना की मात्रा को न्यूनतम करने के प्रयास किए गए हैं, ताकि इसे सबसे व्यापक अनुप्रयोगों में लागू किया जा सके। इस मापदंड की स्थानिक और समयिक संकेतों के प्रति मूल संवेदनशीलता को कैलिब्रेट करने के लिए, हमने DCT मात्राकरण शोर के समयिक रूप से विभिन्न नमूनों के लिए दृश्य थ्रेशोल्ड का मापन किया है।