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Digital_Video_Concepts
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Introduction
前言
前言
数字视频简介
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相关概念
视频压缩
权衡分析
新型视频应用
总结
视频压缩技术
数字视频压缩技术
网络限制和压缩
人类视觉系统
压缩技术概述
压缩技术: 成本-收益分析
总结
视频编码标准
视频编码标准
视频编码的国际标准概述
其他工业标准概述
总结
视频质量度量
视频质量指标
压缩损失,伪像,视觉质量
视频质量的评估方法和指标
视频质量测量
主观测量
客观测量及其应用
调参
总结
视频编码性能
视频编码性能
CPU速度和限制
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对性能的考虑
性能优化方法
性能度量和调整
总结
视频应用的耗电量
视频应用的耗电量
功耗及其限制
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面向电量设计
电源管理的思考
电源优化
电源度量
测量电源的工具
总结
低功耗平台上的视频应用的功耗
低功耗平台上的视频应用的功耗
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低功耗平台上典型的媒体应用
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低功耗平台的电源管理
低功耗平台的思考
低功耗平台的电量优化
低功耗的度量
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性能,电量以及质量的权衡
性能,电量以及质量的权衡
权衡分析的思考
权衡性能和功耗
权衡性能和质量
权衡功耗和质量
总结
结语
结语
重点和结论
对未来的思考
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主观测量
主观测量中使用的指标是MOS和DMOS。但是,在获得原始分数后,这些得分还不能直接使用。通常需要使用接下来的测量程序来消除得分之间的偏差。
令
s
i
j
k
s_{ijk}
s
ijk
表示主观测试的第
k
k
k
个阶段中,第
i
i
i
个用户给第
j
j
j
个视频的主观评分。主观测试一般会有两个测试阶段。
在处理原始评分的过程中,在每个测试阶段中计算视频的评分差异(
difference scores
)
d
i
j
k
d_{ijk}
d
ijk
。
d
i
j
k
d_{ijk}
d
ijk
的计算方式为:在同一个测试阶段中,受试者对视频的质量评分减去同一个受试者对该视频的参考视频的质量评分。每一个测试阶段都计算评分差异,有助于解释受试者在不同测试阶段使用质量量表的任何可变性。得分差异的计算如
4
−
30
{4-30}
4
−
30
。
(
4
−
30
)
d
i
j
k
=
s
i
j
k
−
s
i
j
r
e
f
k
(4-30) \ d_{ijk}=s_{ijk}-s_{ij_{ref}k}
(
4
−
30
)
d
ijk
=
s
ijk
−
s
i
j
re
f
k
对于参考视频而言,在任何测试阶段,参考视频的
d
i
j
k
d_{ijk}
d
ijk
均为0,因此可以将其从最终的的评分差异中删除。然后利用
4
−
33
{4-33}
4
−
33
将每个阶段的评分差异转换为Z-scores的形式。
(
4
−
31
)
μ
i
k
=
1
N
i
k
∑
j
=
1
N
i
k
d
i
j
k
(4-31) \ \mu_{ik}=\frac{1}{N_{ik}} \sum_{j=1}^{N_{ik}}d_{ijk}
(
4
−
31
)
μ
ik
=
N
ik
1
j
=
1
∑
N
ik
d
ijk
(
4
−
32
)
σ
i
k
=
1
N
i
k
−
1
∑
j
=
1
N
i
k
(
d
i
j
k
−
μ
i
k
)
2
(4-32) \ \sigma_{ik}=\sqrt{\frac{1}{N_{ik}-1}\sum_{j=1}^{N_{ik}}(d_{ijk}-\mu_{ik})^2}
(
4
−
32
)
σ
ik
=
N
ik
−
1
1
j
=
1
∑
N
ik
(
d
ijk
−
μ
ik
)
2
(
4
−
33
)
z
i
j
k
=
d
i
j
k
−
μ
i
k
σ
i
k
(4-33) \ z_{ijk}=d_{ijk}-\mu_{ik}\sigma_{ik}
(
4
−
33
)
z
ijk
=
d
ijk
−
μ
ik
σ
ik
其中,
N
i
k
N_{ik}
N
ik
为受试者
i
i
i
在第
k
k
k
阶段的测试中评估的视频序列个数。
对于每一位受试者而言,在整个的测试中,数据库中的测试视频仅会出现一次。因此,将所有测试阶段的Z-scores合并后可以生成一个Z-scores矩阵
{
z
i
j
}
\{z_{ij}\}
{
z
ij
}
。可以使用ITU-R BT.500-13(附件2的第2.3.2节)中定义的程序筛选并去掉不置信的受试者。
然后分析评分的分布。如果评分是正态分布的,则当该受试者给出的评分中,如果有5%以上的评分不在
[
μ
i
−
σ
i
,
μ
i
+
σ
i
]
[\mu_i-\sigma_i, \ \mu_i+\sigma_i]
[
μ
i
−
σ
i
,
μ
i
+
σ
i
]
区间中,则ITU-R BT.500-13(附件2的第2.3.2节)中定义的筛选程序会拒绝该受试者的评分。如果评分不是正太分布的,则当该受试者给出的评分中,如果有5%以上的评分不在
[
μ
i
−
2.235
σ
i
,
μ
i
+
2.235
σ
i
]
[\mu_i-2.235\sigma_i, \ \mu_i+2.235\sigma_i]
[
μ
i
−
2.235
σ
i
,
μ
i
+
2.235
σ
i
]
区间中时,则会拒绝该受试者的评分。然而,在这两种情况下,如果受试者对质量的判断始终保持悲观或乐观,则不会拒绝该受试者的得分。
然后将Z-scores线性调整至[0,100]的区间内。最后,利用重新调整后的、剩余的可信受试者的Z-scores的平均数作为每个视频的DMOS。
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2yr ago
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