جودة الفيديو

📅 آخر تحديث: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 2 صور
الموسوعة الحرة

جودة الفيديو هي خاصية للفيديو الذي يمر عبر نظام نقل أو معالجة الفيديو، وتصف مدى تدهور جودة الفيديو الملحوظ (عادةً مقارنةً بالفيديو الأصلي). قد تُدخل أنظمة معالجة الفيديو بعض التشوهات أو العيوب في إشارة الفيديو، مما يؤثر سلبًا على تجربة المستخدم. بالنسبة للعديد من الجهات المعنية بإنتاج وتوزيع الفيديو ، يُعد ضمان جودة الفيديو مهمة بالغة الأهمية.

يُجرى تقييم جودة الفيديو لوصف جودة مجموعة من مقاطع الفيديو قيد الدراسة. ويمكن تقييم جودة الفيديو بموضوعية (باستخدام نماذج رياضية ) أو بتقييم ذاتي (عن طريق سؤال المستخدمين عن آرائهم). كما يمكن تحديد جودة النظام خارج بيئة الاختبار (أي في بيئة معملية لتطوير برامج ترميز أو خدمات جديدة) أو أثناء التشغيل (لمراقبة وضمان مستوى معين من الجودة).

من الفيديو التناظري إلى الفيديو الرقمي

منذ تسجيل أول مقطع فيديو في العالم وبثه، صُممت العديد من أنظمة معالجة الفيديو. تقوم هذه الأنظمة بتشفير تدفقات الفيديو ونقلها عبر أنواع مختلفة من الشبكات أو القنوات. في عصر أنظمة الفيديو التناظرية ، كان من الممكن تقييم جودة نظام معالجة الفيديو عن طريق حساب استجابة التردد للنظام باستخدام إشارات اختبار (على سبيل المثال، مجموعة من أشرطة ودوائر ملونة).

حلت أنظمة الفيديو الرقمية محل الأنظمة التناظرية بشكل شبه كامل، وتغيرت أساليب تقييم الجودة. يتفاوت أداء نظام معالجة ونقل الفيديو الرقمي بشكل كبير ويعتمد على عوامل عديدة، منها خصائص إشارة الفيديو المدخلة (مثل كمية الحركة أو التفاصيل المكانية)، والإعدادات المستخدمة في التشفير والنقل، وجودة القناة أو أداء الشبكة .

جودة الفيديو الموضوعية

نماذج جودة الفيديو الموضوعية هي نماذج رياضية تُقارب نتائج التقييم الذاتي للجودة ، حيث يُطلب من مُشاهدين بشريين تقييم جودة الفيديو. [ 1 ] في هذا السياق، قد يُشير مصطلح "النموذج" إلى نموذج إحصائي بسيط تُقارن فيه عدة متغيرات مستقلة (مثل معدل فقدان الحزم على الشبكة ومعلمات ترميز الفيديو) بالنتائج المُتحصل عليها في اختبار تقييم الجودة الذاتي باستخدام تقنيات الانحدار . وقد يكون النموذج أيضًا خوارزمية أكثر تعقيدًا مُطبقة في البرمجيات أو الأجهزة .

مصطلحات

يُستخدم مصطلحا "النموذج " و "المقياس" غالبًا بشكل مترادف في هذا المجال للدلالة على إحصائية وصفية تُقدّم مؤشرًا للجودة. ويشير مصطلح "موضوعي" إلى أن نماذج الجودة، بشكل عام، تستند إلى معايير قابلة للقياس بموضوعية، أي بمعزل عن التفسير البشري. ويمكن تقييمها تلقائيًا بواسطة برنامج حاسوبي . وعلى عكس لجنة من المراقبين البشريين، يجب أن يُخرج النموذج الموضوعي دائمًا نفس درجة الجودة بشكل حتمي لمجموعة معينة من مُدخلات البيانات.

تُعرف نماذج الجودة الموضوعية أحيانًا بنماذج الجودة الآلية ، [ 2 ] [ 3 ] وذلك للتأكيد على استخدامها كأدوات قياس. ويرى بعض الباحثين أن مصطلح "موضوعي" مُضلل، إذ "يوحيّ بأن القياسات الآلية تتسم بالموضوعية، وهو ما لا يتحقق إلا في الحالات التي يمكن فيها تعميمها". [ 4 ]

تصنيف نماذج جودة الفيديو الموضوعية

تصنيف نماذج جودة الفيديو الموضوعية إلى نماذج مرجعية كاملة، ونماذج مرجعية مخفضة، ونماذج بدون مرجع.
أساليب تقييم جودة الصور والفيديوهات بدون مرجع.

يمكن تصنيف النماذج الموضوعية حسب كمية المعلومات المتاحة حول الإشارة الأصلية، أو الإشارة المستقبلة، أو ما إذا كانت هناك إشارة موجودة على الإطلاق: [ 5 ]

  • طرق المرجعية الكاملة (FR): تحسب نماذج FR فرق الجودة بمقارنة إشارة الفيديو الأصلية بإشارة الفيديو المستلمة . عادةً، تتم مقارنة كل بكسل من المصدر بالبكسل المقابل له في الفيديو المستلم، دون معرفة عملية التشفير أو الإرسال بينهما. قد تجمع خوارزميات أكثر تعقيدًا بين التقدير القائم على البكسل وأساليب أخرى، مثل تلك الموضحة أدناه. تُعد نماذج FR عادةً الأكثر دقة، ولكنها تتطلب جهدًا حسابيًا أكبر. ولأنها تتطلب توفر الفيديو الأصلي قبل الإرسال أو التشفير، فلا يمكن استخدامها في جميع الحالات (مثل قياس الجودة من جهاز العميل).
  • أساليب المرجعية المُخفَّضة (RR): تستخلص نماذج RR بعض خصائص كلا الفيديوين وتقارنها لإعطاء درجة جودة. تُستخدم هذه النماذج عندما لا يتوفر الفيديو الأصلي بالكامل أو عندما يكون ذلك مستحيلاً عملياً، كما هو الحال في البث ذي النطاق الترددي المحدود. وهذا ما يجعلها أكثر كفاءة من نماذج FR على حساب دقة أقل.
  • أساليب التقييم بدون مرجع (NR): تحاول نماذج التقييم بدون مرجع تقييم جودة الفيديو المشوه دون الرجوع إلى الإشارة الأصلية. ونظرًا لغياب الإشارة الأصلية، قد تكون هذه الأساليب أقل دقة من أساليب التقييم بالتردد (FR) أو التقييم بالدقة (RR)، ولكنها أكثر كفاءة في الحساب. لدى مجموعة خبراء جودة الفيديو فريق عمل متخصص في تطوير مقاييس التقييم بدون مرجع ( NORM ).
    • الأساليب القائمة على البكسل (NR-P): تستخدم النماذج القائمة على البكسل تمثيلاً مُفكَّكاً للإشارة، وتحلل الجودة بناءً على معلومات البكسل. بعض هذه النماذج يُقيِّم أنواعاً مُحدَّدة من التدهور فقط، مثل التشويش أو غيره من عيوب الترميز .
    • الأساليب البارامترية/البياناتية (NR-B): تستخدم هذه النماذج خصائص مُستخرجة من حاوية الإرسال و/أو تدفق بتات الفيديو، مثل رؤوس حزم MPEG-TS ، ومتجهات الحركة ، ومعاملات التكميم. لا تحتاج هذه الأساليب إلى الوصول إلى الإشارة الأصلية، ولا تتطلب فك تشفير الفيديو، مما يجعلها أكثر كفاءة. على عكس نماذج NR-P، لا تحتاج هذه الأساليب إلى الوصول إلى الإشارة النهائية بعد فك تشفيرها. في بعض الحالات، قد تصل دقة التنبؤ للمقاييس القائمة على تدفق البتات إلى قيمة مرجعية كاملة دون الحاجة إلى مرجع. [ 6 ]
    • الأساليب الهجينة (NR-PB الهجينة): تجمع النماذج الهجينة بين المعلمات المستخرجة من تدفق البتات وإشارة الفيديو المُفكَّكة. [ 7 ] ولذلك فهي مزيج بين نموذجي NR-P وNR-B.

استخدام نماذج جودة الصورة لتقدير جودة الفيديو

بعض النماذج المستخدمة لتقييم جودة الفيديو (مثل PSNR أو SSIM ) هي ببساطة نماذج لجودة الصورة ، حيث تُحسب مخرجاتها لكل إطار من تسلسل الفيديو. وقد قُدِّم عرضٌ عامٌ لنماذج جودة الصورة الحديثة التي لا تعتمد على مرجع في ورقة بحثية نشرها شهيد وآخرون [ 5 ] .

يمكن تسجيل مقياس جودة كل إطار في الفيديو (كما يحدده نموذج جودة الصورة) وتجميعه بمرور الوقت لتقييم جودة تسلسل الفيديو بأكمله. ورغم سهولة تطبيق هذه الطريقة، إلا أنها لا تأخذ في الحسبان بعض أنواع التدهور التي تتطور بمرور الوقت، مثل التشوهات المتحركة الناتجة عن فقدان الحزم وإخفائها . وقد يتمكن نموذج جودة الفيديو الذي يراعي الجوانب الزمنية لتدهور الجودة، مثل VQM أو مؤشر MOVIE ، من تقديم تنبؤات أكثر دقة للجودة التي يدركها الإنسان.

تشوهات في جودة الفيديو

يُعدّ تقدير التشوهات البصرية أسلوبًا معروفًا لتقييم جودة الفيديو الإجمالية. ومعظم هذه التشوهات ناتجة عن ضغط الفيديو مع فقدان البيانات. وتشمل بعض السمات التي تُقدّر عادةً باستخدام مقاييس البكسل ما يلي:

مكاني

  • التشويش - نتيجة فقدان تفاصيل الصورة ذات التردد المكاني العالي، وعادة ما يحدث ذلك عند الحواف الحادة.
  • يحدث التكتل نتيجةً لتعدد الخوارزميات بسبب التمثيل الداخلي للصورة باستخدام كتل بأحجام 8 أو 16 أو 32. وباستخدام معايير محددة، يمكن لهذه الخوارزميات حساب متوسط ​​البكسلات داخل الكتلة، مما يجعل الكتل متميزة.
  • الرنين أو الصدى أو التلاشي - يتخذ شكل "هالة" أو شريط أو "شبح" بالقرب من الحواف الحادة.
  • تداخل الألوان - يحدث عندما تتداخل حواف لون معين في الصورة أو تتداخل بشكل غير مقصود مع لون آخر
  • ضوضاء الدرج - هي حالة خاصة من الانسداد على طول حافة مائلة أو منحنية. فبدلاً من أن تبدو سلسة، فإنها تتخذ مظهر درجات السلم.

زمني

  • الوميض - هو عادةً تغيرات متكررة في السطوع أو اللون مع مرور الوقت. وغالبًا ما يُصنف إلى وميض دقيق ووميض خشن.
  • ضوضاء البعوض - وهي نوع من أنواع الوميض، وتتميز بالضبابية و/أو اللمعان حول المحتوى عالي التردد (انتقالات حادة بين الكيانات الأمامية والخلفية أو الحواف الصلبة).
  • الطفو - يشير إلى حركة وهمية في مناطق معينة بينما تظل المناطق المحيطة بها ثابتة. بصريًا، تبدو هذه المناطق كما لو كانت تطفو فوق الخلفية المحيطة بها.
  • التقطيع أو الارتجاج هو الحركة غير المنتظمة أو المتذبذبة التي تُلاحظ نتيجةً لأخذ عينات الإطارات. وغالبًا ما ينتج عن تحويل الأفلام ذات معدل 24 إطارًا في الثانية إلى تنسيق فيديو بمعدل 30 أو 60 إطارًا في الثانية.

أمثلة على مقاييس جودة الفيديو

يسرد هذا القسم أمثلة على مقاييس جودة الفيديو.

متريالاستخداموصف
مرجع كاملنسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى ( PSNR )صورةيتم حسابها بين كل إطار من إشارة الفيديو الأصلية والإشارة المُشوهة. يُعدّ PSNR المقياس الموضوعي الأكثر استخدامًا لجودة الصورة. مع ذلك، لا ترتبط قيم PSNR ارتباطًا وثيقًا بجودة الصورة المُدركة نظرًا لسلوك النظام البصري البشري المعقد وغير الخطي.
SSIM [ 8 ] (التشابه الهيكلي)صورةSSIM هو نموذج قائم على الإدراك يأخذ في الاعتبار تدهور الصورة كتغير مدرك في المعلومات الهيكلية، مع دمج ظواهر إدراكية مهمة، بما في ذلك مصطلحات إخفاء الإضاءة وإخفاء التباين.
مؤشر الفيلم [ 9 ] (تقييم سلامة الفيديو القائم على الحركة)فيديومؤشر MOVIE هو نموذج قائم على علم الأعصاب للتنبؤ بالجودة الإدراكية لفيلم أو فيديو (ربما مضغوط أو مشوه بطريقة أخرى) مقابل فيديو مرجعي أصلي.
VMAF [ 10 ] (دمج التقييم متعدد الأساليب عبر الفيديو)فيديويستخدم VMAF ميزات مختلفة للتنبؤ بجودة الفيديو، ويتم دمج هذه الميزات باستخدام انحدار قائم على SVM لتقديم درجة إخراج واحدة. ثم يتم تجميع هذه الدرجات زمنيًا عبر تسلسل الفيديو بأكمله باستخدام المتوسط ​​الحسابي لتقديم متوسط ​​درجة الرأي العام (MOS).
مقياس جودة الفيديو التابع للهيئة الوطنية للاتصالات والمعلومات (VQM) [ 11 ]فيديوتم توحيد هذا النموذج في توصية الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU-T) رقم J.144 عام 2001. وقد أُدرج في طبعة 2004 من التوصية J.144 تحت عنوان "الملحق د: الوصف الفني لمقياس جودة الفيديو (VQM) الصادر عن الإدارة الوطنية للاتصالات والمعلومات (NTIA)". وتتضمن التوصية J.144 أيضًا المقاييس المرجعية الكاملة التالية: BTFR (المملكة المتحدة)، وYonsei/SKT/RRL (كوريا)، وCPqD (البرازيل)، بالإضافة إلى جدولين يقارنان أداءها (الصفحة 5). [ 12 ]
مرجع مخفضSRR [ 13 ] (SSIM Reduced-Reference)فيديويتم حساب قيمة SRR كنسبة بين قيم SSIM لإشارة الفيديو المستلمة (الهدف) وقيم SSIM لنمط الفيديو المرجعي.
ST-RRED [ 14 ]فيديوحساب معاملات الموجات الصغيرة لفروق الإطارات بين الإطارات المتجاورة في تسلسل فيديو (مُنمذج بمزيج مقياس غاوسي). يُستخدم هذا الحساب لتقييم فروق الإنتروبيا بين الإطارات المتجاورة، مما يؤدي إلى حساب فرق الإنتروبيا الزمني بين الإطارات. وبالاقتران مع مؤشرات فرق الإنتروبيا المكاني، التي تُقيّم بتطبيق مؤشر فرق الإنتروبيا على كل إطار من الفيديو، ينتج فرق الإنتروبيا المكاني الزمني.
توصية الاتحاد الدولي للاتصالات - تقييس الاتصالات، ص. 1204.4فيديويقارن هذا النموذج المرجعي المخفّض الميزات المستخرجة من فيديو مرجعي مع فيديو مشوّه (مضغوط). [ 15 ]
بدون مرجعNIQE [ 16 ] مُقيِّم جودة الصورة الطبيعيةصورةيعتمد نموذج IQA هذا على ميزات إحصائية المشهد الطبيعي ذات الصلة بالإدراك المكاني (NSS) المستخرجة من رقع الصور المحلية التي تلتقط بشكل فعال الإحصائيات الأساسية منخفضة الترتيب للصور الطبيعية.
بريسك [ 17 ] مُقيِّم جودة الصورة المكانية الأعمى/بدون مرجعصورةتستخلص هذه الطريقة الإحصائيات النقطية لإشارات الإضاءة المحلية المعيارية، وتقيس مدى طبيعية الصورة (أو عدمها) بناءً على الانحرافات المقاسة عن نموذج الصورة الطبيعية. كما أنها تُنمذج توزيع الإحصائيات الثنائية لإشارات الإضاءة المعيارية المتجاورة، مما يوفر معلومات حول اتجاه التشوه.
فيديو-بلايندز [ 18 ]فيديويحسب النماذج الإحصائية على معاملات تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) لفروق الإطارات ويحسب خصائص الحركة. ويتنبأ بالنتيجة بناءً على هذه الخصائص باستخدام خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM) .
توصية الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU-T) رقم P.1203.1فيديوهذا مقياسٌ ضمن عائلة معايير P.1203 ، التي تستخدم إما البيانات الوصفية فقط (برنامج الترميز، الدقة، معدل البت، معدل الإطارات)، أو معلومات الإطار (أنواع الإطارات وأحجامها)، أو كامل تدفق البت لتحليل جودة الفيديو المضغوط. وهو مُصممٌ أساسًا للاستخدام في سياق البث التكيفي عبر بروتوكول HTTP.
توصية الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU-T) رقم P.1204.3فيديويستخدم هذا النموذج دفق بتات الفيديو لتحليل جودة الضغط/الترميز بناءً على ميزات مثل معلمات التكميم ومتجهات الحركة. [ 15 ]
توصية الاتحاد الدولي للاتصالات - تقييس الاتصالات، ص. 1204.5فيديوهذا نموذج هجين يستخدم وحدات البكسل التي تم فك تشفيرها ومعلومات حول برنامج ترميز الفيديو لتحديد جودة الفيديو النهائية. [ 15 ]

التدريب وتقييم الأداء

بما أن نماذج جودة الفيديو الموضوعية مصممة للتنبؤ بالنتائج التي يقدمها المراقبون البشريون، فإنها تُطوَّر بالاستعانة بنتائج الاختبارات الذاتية . أثناء تطوير النموذج الموضوعي، ينبغي تدريب معاييره لتحقيق أفضل ارتباط بين القيم المتوقعة موضوعيًا والتقييمات الذاتية، والتي غالبًا ما تكون متاحة على شكل متوسط ​​درجات الرأي (MOS).

تُعدّ مواد الاختبار الذاتية الأكثر استخدامًا متاحة للعموم، وتشمل الصور الثابتة، والأفلام، والفيديوهات المباشرة، والجودة العالية، والتقنية ثلاثية الأبعاد (المجسمة)، ومجموعات البيانات الخاصة بجودة الصورة. [ 19 ] تُنشأ هذه القواعد، التي تُعرف باسم قواعد البيانات، من قِبل مختبرات بحثية مختلفة حول العالم. وقد أصبح بعضها معايير فعلية، بما في ذلك العديد من قواعد بيانات جودة الصورة الذاتية المتاحة للعموم، والتي أنشأها ويُديرها مختبر هندسة الصور والفيديو (LIVE)، بالإضافة إلى قاعدة بيانات تامبيري للصور لعام 2008. ويمكن العثور على مجموعة من قواعد البيانات في أرشيف قواعد بيانات QUALINET بتاريخ 25 يونيو 2017 في مستودع Wayback Machine . كما تستضيف مكتبة الفيديو الرقمي للمستهلك (CDVL) تسلسلات اختبار فيديو متاحة مجانًا لتطوير النماذج.

توفر بعض قواعد البيانات أيضًا درجات قياس محسوبة مسبقًا لتمكين الآخرين من مقارنة المقاييس الجديدة بالمقاييس الحالية. يمكن الاطلاع على أمثلة في الجدول أدناه.

أمثلة على قواعد بيانات معايير نماذج الفيديو
المعيارعدد الفيديوهاتعدد المقاييسأنواع المقاييس
LIVE-VQC58511بدون مرجع
KoNViD-1k120011بدون مرجع
يوتيوب - محتوى من إنشاء المستخدمين15009بدون مرجع
جامعة ولاية ميشيغان - بدون مرجع VQA250015بدون مرجع
جامعة ولاية ميشيغان - مرجع كامل VQA250044مرجع كامل
جودة فيديو اجتماعي واسع النطاق على منصة البث المباشر فيسبوك390006بدون مرجع
مباشر-إتري4375بدون مرجع
بث مباشر3153بدون مرجع

نظرياً، يمكن تدريب نموذج على مجموعة بيانات بحيث يُنتج نتائج مطابقة تماماً لتلك المجموعة. مع ذلك، سيُعتبر هذا النموذج مُفرط التدريب ، وبالتالي لن يُحقق أداءً جيداً على مجموعات البيانات الجديدة. لذا، يُنصح بالتحقق من صحة النماذج باستخدام بيانات جديدة، واستخدام الأداء الناتج كمؤشر حقيقي على دقة تنبؤات النموذج.

لقياس أداء النموذج، تُستخدم مقاييس شائعة مثل معامل الارتباط الخطي ، ومعامل ارتباط رتبة سبيرمان ، وجذر متوسط ​​مربع الخطأ (RMSE). ومن المقاييس الأخرى معامل كابا ونسبة القيم الشاذة . يقدم توصية الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU-T Rec. P.1401) نظرة عامة على الإجراءات الإحصائية لتقييم ومقارنة النماذج الموضوعية.

استخدامات وتطبيقات النماذج الموضوعية

يمكن استخدام نماذج جودة الفيديو الموضوعية في مجالات تطبيقية متنوعة. في تطوير برامج ترميز الفيديو ، غالبًا ما يُقيّم أداء برنامج الترميز باستخدام مؤشري PSNR أو SSIM. بالنسبة لمزودي الخدمات، يمكن استخدام النماذج الموضوعية لمراقبة النظام. على سبيل المثال، قد يختار مزود خدمة IPTV مراقبة جودة خدمته باستخدام نماذج موضوعية، بدلًا من استطلاع آراء المستخدمين أو انتظار شكاوى العملاء بشأن رداءة جودة الفيديو. وقد وجدت بعض هذه المعايير تطبيقات تجارية، بما في ذلك PEVQ و VQuad-HD . كما يُعد SSIM جزءًا من مجموعة أدوات جودة الفيديو المتوفرة تجاريًا (SSIMWAVE). وتستخدم Netflix معيار VMAF لضبط خوارزميات الترميز والبث، وللتحكم في جودة جميع المحتويات المُبثّة. [ 20 ] [ 21 ] كما تستخدمه شركات تقنية أخرى مثل Bitmovin [ 22 ] ، وقد تم دمجه في برامج مثل FFmpeg .

ينبغي استخدام النموذج الموضوعي فقط في السياق الذي طُوّر من أجله. على سبيل المثال، لا يُضمن دقة نموذج طُوّر باستخدام برنامج ترميز فيديو معين مع برنامج ترميز فيديو آخر. وبالمثل، لا ينبغي استخدام نموذج مُدرّب على اختبارات أُجريت على شاشة تلفزيون كبيرة لتقييم جودة فيديو يُشاهد على هاتف محمول.

مناهج أخرى

عند تقدير جودة ترميز الفيديو، قد تتطلب جميع الطرق الموضوعية المذكورة تكرار اختبارات ما بعد الترميز لتحديد معايير الترميز التي تُحقق مستوى الجودة المرئية المطلوب، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً ومعقدة وغير عملية للتطبيق في التطبيقات التجارية الحقيقية. ويجري حاليًا بحثٌ لتطوير طرق تقييم موضوعية جديدة تُمكّن من التنبؤ بمستوى الجودة المُدركة للفيديو المُرمّز قبل إجراء عملية الترميز الفعلية. [ 23 ]

جودة الفيديو الذاتية

يتمثل الهدف الرئيسي لمقاييس جودة الفيديو متعددة الأهداف في التقدير التلقائي لرأي المستخدم (المشاهد) العادي حول جودة الفيديو الذي يعالجه النظام. تُشرح إجراءات قياس جودة الفيديو الذاتية في توصية ITU-R BT.500 وتوصية ITU-T P.910 . في هذه الاختبارات، تُعرض مقاطع فيديو على مجموعة من المشاهدين، ويُسجل رأيهم ويُحسب متوسطه لتقييم جودة كل مقطع. مع ذلك، قد يختلف إجراء الاختبار باختلاف نوع النظام المُختبَر.

أدوات تقييم جودة الفيديو

أداةوصفالتوافررخصةالمقاييس المضمنة
FFmpegأداة وسائط متعددة مجانية ومفتوحة المصدر تتضمن بعض مقاييس جودة الفيديوحرالمصادر المفتوحةPSNR، SSIM، VMAF
MSU VQMTمجموعة برامج لتقييم جودة الفيديو بموضوعية (مع مرجع كامل وبدون مرجع)مجاني للمقاييس الأساسية

تم الدفع مقابل مقاييس HDR

ملكية خاصةPSNR، SSIM، MS-SSIM، 3SSIM، VMAF ، NIQE، VQM، دلتا، MSAD، MSE

طورت جامعة ولاية ميشيغان مقاييس مثل: مقياس التشويش، ومقياس الحجب، ومقياس تذبذب السطوع، ومقياس إسقاط الإطارات، ومقياس تقدير الضوضاء.

EPFL VQMTمقاييس متنوعة تم تطبيقها في OpenCV (C++) استنادًا إلى تطبيقات MATLAB الحاليةحرالمصادر المفتوحةPSNR، PSNR-HVS، PSNR-HVS-M، SSIM، MS-SSIM، VIFp
OpenVQمجموعة أدوات تُطبّق مقاييس متنوعة، بما في ذلك مقياس OPVQ الخاص بالمؤلفين.حرالمصادر المفتوحةPSNR، SSIM، OPVQ
إيليكاردبرنامج تجاري لتقدير جودة الفيديوتتوفر نسخة تجريبيةملكية خاصةPSNR، APSNR، MSAD، MSE، SSIM، Delta، VQM، NQI، VMAF ، VIF
AviSynthأداة لمعالجة الفيديو يمكن استخدامها كإضافة أو عبر الاشتراكحرالمصادر المفتوحةSSIM
مسبار VQبرنامج لحساب مقاييس جودة الفيديوحرملكية خاصةPSNR، SSIM، VMAF
vmaf.devبرنامج حساب جودة الفيديو عبر الإنترنت يستخدم VMAFحرالمصادر المفتوحةVMAF

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "أساليب التقييم الموضوعية لجودة الفيديو لنظام التحكيم بمساعدة الفيديو (VAR)" (PDF) .
  2. ↑ راكي، ألكسندر (2006). جودة الصوت في بروتوكول نقل الصوت عبر الإنترنت: التقييم والتنبؤ . وايلي إنترساينس (خدمة عبر الإنترنت). تشيتشستر، إنجلترا: وايلي. ISBN 978-0-470-03060-8OCLC 85785040​​ 
  3. ↑ مولر، سيباستيان (2000). تقييم جودة الكلام والتنبؤ بها في مجال الاتصالات السلكية واللاسلكية . بوسطن، ماساتشوستس: سبرينغر الولايات المتحدة. ISBN 978-1-4757-3117-0. OCLC 851800613 . 
  4. ↑ رايك، ألكسندر؛ إيغر، سيباستيان (2014). جودة التجربة . سلسلة مختبرات تي في خدمات الاتصالات. سبرينغر، تشام. ص 11-33 . doi : 10.1007/978-3-319-02681-7_2 . ISBN  978-3-319-02680-0.
  5. 1 2 شهيد، محمد؛ روسهولم، أندرياس؛ لوفستروم، بيني؛ زيبيرنيك، هانز-يورغن (14 أغسطس 2014). "تقييم جودة الصور والفيديو بدون مرجع: تصنيف ومراجعة للمناهج الحديثة" . مجلة EURASIP لمعالجة الصور والفيديو . 2014، 40. doi : 10.1186/1687-5281-2014-40 . ISSN 1687-5281 . 
  6. ↑ بارمان، ناباجيت؛ ريزنيك، يوري؛ مارتيني، ماريا ج. (2023). "مجموعة بيانات ذاتية لتطبيقات بث الفيديو متعدد الشاشات". arXiv : 2305.03138 [ cs.MM ].
  7. ↑ لي، سيون-أوه؛ جونغ، كوانغ-سو؛ سيم، دونغ-غيو (2010). "تقييم الجودة الموضوعي في الوقت الحقيقي بناءً على معلمات الترميز المستخرجة من تدفق بتات H.264/AVC" . معاملات IEEE في الإلكترونيات الاستهلاكية . 56 (2): 1071-1078 . Bibcode : 2010ITCE...56.1071L . doi : 10.1109/TCE.2010.5506041 . S2CID 23190244 . 
  8. ↑ وانغ، تشو؛ بوفيك، أ.س؛ شيخ، هـ.ر؛ سيمونسيلي، إ.ب (1 أبريل 2004). "تقييم جودة الصورة: من وضوح الخطأ إلى التشابه الهيكلي". معاملات IEEE في معالجة الصور . 13 (4): 600-612 . رمز Bibcode : 2004ITIP...13..600W . CiteSeerX 10.1.1.2.5689 . doi : 10.1109/TIP.2003.819861 . ISSN 1057-7149 . PMID 15376593. S2CID 207761262 .    
  9. ↑ سيشادريناتان، ك.؛ بوفيك، أ.س. (1 فبراير 2010). "تقييم الجودة المكانية والزمانية للفيديوهات الطبيعية مع مراعاة الحركة". معاملات IEEE في معالجة الصور . 19 (2): 335-350 . Bibcode : 2010ITIP...19..335S . CiteSeerX 10.1.1.153.9018 . doi : 10.1109/TIP.2009.2034992 . ISSN 1057-7149 . PMID 19846374. S2CID 15356687 .    
  10. ↑ vmaf: تقييم جودة الفيديو الإدراكي بناءً على دمج متعدد الأساليب ، نتفليكس، 14 يوليو 2017، مؤرشف من الأصل في 13 يوليو 2022 ، تم استرجاعه في 15 يوليو 2017
  11. ↑ "وصف برنامج قياس جودة الفيديو (VQM) - ITS" . its.ntia.gov . تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 يوليو 2023 .
  12. ↑ "J.144: تقنيات قياس جودة الفيديو الإدراكية الموضوعية لتلفزيون الكابل الرقمي في وجود مرجع كامل" . www.itu.int .
  13. ↑ كورتيس، م. أ.؛ كوماراس، هـ.؛ ليبرال، ف. (يوليو-أغسطس 2016). "تقييم جودة الفيديو باستخدام نمط فيديو ثابت مع تقليل المرجع" . مجلة التصوير الإلكتروني . 25 (4) 043011. رمز Bibcode : 2016JEI....25d3011K . doi : 10.1117/1.jei.25.4.043011 .
  14. ↑ ساونداراراجان، ر.؛ بوفيك، أ.س. (4 أبريل 2013). "تقييم جودة الفيديو باستخدام التفاضل الإنتروبي المكاني الزمني المرجعي المُخفَّض". معاملات IEEE في الدوائر والأنظمة لتكنولوجيا الفيديو . 23 (4): 684-694 . Bibcode : 2013ITCSV..23..684S . doi : 10.1109/tcsvt.2012.2214933 . S2CID 206661510 . 
  15. 1 2 3 راكي، ألكسندر؛ بورر، سيلفيو؛ ساتي، شهيد م.؛ غوستافسون، يورغن؛ راو، راكيش راو راماتشاندرا؛ ميداغلي، ستيفانو؛ وآخرون . (2020). "معيار متعدد النماذج لتقييم جودة الفيديو UHD/4K القائم على تدفق البتات، والبكسل، والهجين: ITU-T P.1204" . IEEE Access . 8 : 193020–193049 . Bibcode : 2020IEEEA...8s3020R . doi : 10.1109/ACCESS.2020.3032080 . ISSN 2169-3536 . S2CID 226293635 .   
  16. ↑ ميتال، أ.؛ ساونداراراجان، ر.؛ بوفيك، أ.س. (مارس 2013). "صنع محلل جودة صور "أعمى تمامًا"". رسائل معالجة الإشارات IEEE . 20 (3): 209-212 . Bibcode : 2013ISPL...20..209M . doi : 10.1109/lsp.2012.2227726 . S2CID 16892725 . 
  17. ↑ ميتال، أ.؛ مورثي، أ.ك.؛ بوفيك، أ.س. (9 نوفمبر 2011). "مُقيِّم جودة الصورة المكانية الأعمى/بدون مرجع". وقائع مؤتمر أسيلومار الخامس والأربعين للإشارات والأنظمة والحواسيب (ASILOMAR) لعام 2011. الصفحات 723-727 . doi : 10.1109/acssc.2011.6190099 . ISBN  978-1-4673-0323-1. S2CID 16388844 . 
  18. ↑ سعد، م. أ.؛ بوفيك، أ. س.؛ شارير، س. (مارس 2014). "التنبؤ الأعمى بجودة الفيديو الطبيعي". معاملات IEEE في معالجة الصور . 23 (3): 1352-1365 . رمز Bibcode : 2014ITIP...23.1352S . CiteSeerX 10.1.1.646.9045 . doi : 10.1109/tip.2014.2299154 . ISSN 1057-7149 . PMID 24723532. S2CID 14314450 .    
  19. ↑ ليو، تسونغ جونغ؛ لين، يو تشيه؛ لين، ويسي؛ كو، سي سي جاي (2013). " تقييم الجودة البصرية: التطورات الحديثة، وتطبيقات الترميز، والاتجاهات المستقبلية" . مجلة APSIPA للمعاملات في معالجة الإشارات والمعلومات . 2. doi : 10.1017/atsip.2013.5 . hdl : 10356/106287 . ISSN 2048-7703 . 
  20. ↑ "نحو مقياس عملي لجودة الفيديو الإدراكية" . 6 يونيو 2016. مؤرشف من الأصل في 4 ديسمبر 2019. تم الاطلاع عليه في 8 أكتوبر 2017 .
  21. ↑ "VMAF: الرحلة مستمرة" . موقع Medium . 26 أكتوبر 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 أكتوبر 2019 .
  22. ↑ "التكييف لكل مشهد: تجاوز معدل البت" . Bitmovin . 5 يناير 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 أكتوبر 2019 .
  23. ↑ كوماراس، هـ.؛ كورتيس، أ.؛ مارتاكوس، د.؛ لاوترجونغ، ج. (1 سبتمبر 2007). "تقييم كمي لجودة الخدمة بناءً على تقدير سريع لمستوى النشاط المكاني والزماني". أدوات وتطبيقات الوسائط المتعددة . 34 (3): 355-374 . doi : 10.1007/s11042-007-0111-1 . ISSN 1380-7501 . S2CID 14136479 .  

للمزيد من القراءة