МАИ. Прикладная математика. Вычислительная математика и
программирование. Преподаватель: Крапивенко А. В. Работа в
формате PDF.
В архиве содержится:
Оригинальный текст задания курсовой работы.
Инструментарий для выполнения курсовой работы:
программа для измерения метрик отдельных кадров (можно скачать по ссылке: /file/333837/);
программа для построения графика зависимости субъективных оценок и PSNR (на Python c pylab).
Необходимые файлы для выполнения работы (в папке . /res)
Отчет по курсовой работе с LaTeX и XeTeX исходниками. Отдельно отчет можно скачать по ссылке: /file/333770/. Задание — содержание работы:
Теоретический реферат, содержащий критический обзор анализируемых в работе технологий сжатия видеопоследовательностей и методик оценки потерь качества.
Объем - от 6-8 стр. Реферат должен быть самостоятельно написан автором курсовой работы, без прямого копирования содержимого популярных Интернет-ресурсов, и содержать действительно критическую оценку используемых методов. Основная вычислительная часть, содержащая объективные (повторяемые) оценки потерь качества. Для исследования необходимо подготовить исходный (эталонный) видеоролик в формате без потерь качества (по результатам ЛР №1,2,3) и произвести его компрессию тремя произвольными кодеками с потерями (например: MPEG 4, Wavelet (Indeo 5), Cinepak, или аналогичными), с существенными коэффициентами сжатия. Рекомендуется подбирать степень сжатия так, чтобы ролики попадали в интервал 15…30 дБ метрики PSNR.
Во всех подготовленных четырех роликах необходимо взять яркости минимум трёх кадров (или всего видеоряда), совпадающих по тайм-коду и воспроизводящих следующие сцены:
начальная часть ролика (с титрами);
замедленный крупный план;
фрагмент быстрого движения с мелкими деталями.
Вычисление оценок потерь качества:
1. Для отобранных кадров эталонного ролика привести в работе:
содержимое кадра (т. н. «скриншот»);
гистограмму яркостей пикселов кадра.
2. Для каждой пары совпадающих по номеру отобранных кадров из эталонного ролика и одного из компрессированных – привести аналогично (по рекомендации PC.601):
кадр, содержащий линейную разность (рекомендуется её инвертировать и визуально усилить);
разность оценок матожидания (среднего арифметического) кадров;
значение метрики sup (x-y), где x и y – пикселы исходного и сжатого кадра;
значение метрики PSNR.
3. Для каждой пары роликов (эталонный + компрессированный) 1 получить графики с течением времени воспроизведения:
изменения разности матожидания;
изменения метрики sup;
изменения метрики PSNR. Аналитическое заключение, в котором, ссылаясь на полученные оценки, обосновываются преимущества и недостатки исследуемых методов компрессии с частичной потерей качества.
В заключении необходимо привести аналитические записи использованных формул; обосновать, почему для оценки потерь качества не вычислялась оценка среднеквадратичного отклонения; и построить график «PSNR – субъективное качество», где по результатам ЛР №4 совместить объективные и субъективные оценки.
Оригинальный текст задания курсовой работы.
Инструментарий для выполнения курсовой работы:
программа для измерения метрик отдельных кадров (можно скачать по ссылке: /file/333837/);
программа для построения графика зависимости субъективных оценок и PSNR (на Python c pylab).
Необходимые файлы для выполнения работы (в папке . /res)
Отчет по курсовой работе с LaTeX и XeTeX исходниками. Отдельно отчет можно скачать по ссылке: /file/333770/. Задание — содержание работы:
Теоретический реферат, содержащий критический обзор анализируемых в работе технологий сжатия видеопоследовательностей и методик оценки потерь качества.
Объем - от 6-8 стр. Реферат должен быть самостоятельно написан автором курсовой работы, без прямого копирования содержимого популярных Интернет-ресурсов, и содержать действительно критическую оценку используемых методов. Основная вычислительная часть, содержащая объективные (повторяемые) оценки потерь качества. Для исследования необходимо подготовить исходный (эталонный) видеоролик в формате без потерь качества (по результатам ЛР №1,2,3) и произвести его компрессию тремя произвольными кодеками с потерями (например: MPEG 4, Wavelet (Indeo 5), Cinepak, или аналогичными), с существенными коэффициентами сжатия. Рекомендуется подбирать степень сжатия так, чтобы ролики попадали в интервал 15…30 дБ метрики PSNR.
Во всех подготовленных четырех роликах необходимо взять яркости минимум трёх кадров (или всего видеоряда), совпадающих по тайм-коду и воспроизводящих следующие сцены:
начальная часть ролика (с титрами);
замедленный крупный план;
фрагмент быстрого движения с мелкими деталями.
Вычисление оценок потерь качества:
1. Для отобранных кадров эталонного ролика привести в работе:
содержимое кадра (т. н. «скриншот»);
гистограмму яркостей пикселов кадра.
2. Для каждой пары совпадающих по номеру отобранных кадров из эталонного ролика и одного из компрессированных – привести аналогично (по рекомендации PC.601):
кадр, содержащий линейную разность (рекомендуется её инвертировать и визуально усилить);
разность оценок матожидания (среднего арифметического) кадров;
значение метрики sup (x-y), где x и y – пикселы исходного и сжатого кадра;
значение метрики PSNR.
3. Для каждой пары роликов (эталонный + компрессированный) 1 получить графики с течением времени воспроизведения:
изменения разности матожидания;
изменения метрики sup;
изменения метрики PSNR. Аналитическое заключение, в котором, ссылаясь на полученные оценки, обосновываются преимущества и недостатки исследуемых методов компрессии с частичной потерей качества.
В заключении необходимо привести аналитические записи использованных формул; обосновать, почему для оценки потерь качества не вычислялась оценка среднеквадратичного отклонения; и построить график «PSNR – субъективное качество», где по результатам ЛР №4 совместить объективные и субъективные оценки.