Video quality assessment using subjective and objective metrics

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-9983-5873
dc.contributor.advisorAteş, Hasan Fehmien_US
dc.contributor.authorGaurav, Rahulen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2016-06-02T11:57:32Z
dc.date.available2016-06-02T11:57:32Z
dc.date.issued2013-05-22
dc.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 45-49)en_US
dc.descriptionxi, 50 leavesen_US
dc.description.abstractSince past few years, quality assessment of digital videos has acquired a lot of attention in the video processing community, leading to the growth of different 2D and 3D objective metrics for images and videos. Some of these metrics correlate quite well with the Human Visual System (HVS), while some do not. Most of the popular objective metrics do not perfectly correlate with the HVS. This correlation can be measured by the opinion scores based on observations of human subjects. In this thesis, we extensively study about Video Quality Assessment and complexity of HVS by proposing a method which helps us to find the best correlation between HVS and the objective metrics. The motive behind this work is to to introduce an objective metric that is adequate to predict the MOS (Mean Opinion Score) of distorted video sequences based on the FR (Full Reference) method, keeping in mind the benchmark set by the Video Quality Expert Group (VQEG). Subjective quality evaluation experiments using the human observers were performed, that is, a group of non-experts viewing the video sequences in original and distorted forms, as it is the human perception method which is evidently the most reliable one. Thereafter, objective test results, including the introduced metric, called PQM (Perceptual Quality Metric), and several other state-of-art metrics, are compared with MOS provided by human subjects. These comparisons elucidate the level of correlation between tested objective metrics and MOS. As an ultimate objective, we show the accuracy and monotonicity of various quality metrics, including PQM. The results obtained show that the PQM is better correlated with the human subjective judgement.en_US
dc.description.abstractSon birkaç yılda dijital videoların kalite değerlendirmesi video işleme araştırmacılarının çokça ilgisini çekmiş, ve bu da video ve resimler için farklı 2-boyutlu ve 3-boyutlu nesnel metriklerin geliştirilmesine yol açmıştır. Bu metriklerden bazıları İnsan Görsel Sistemi (İGS) ile oldukça ilintili iken, bazıları ise değildir. Aslında birçok popüler nesnel metrik İGS ile yüksek bir ilintiye sahip değildir. Bu ilintinin seviyesi, insan deneklerin gözlemlerine dayanan fikir skorları ile ölçülebilir. Bu tezde, Video Kalite Değerlendirmesi ve İGS'nin karmaşıklığı üzerinde durulmuş ve İGS ile eniyi ilintiyi verecek bir nesnel metrik hesaplama yöntemi önerilmiştir. Bu çalışmanın arkasındaki esas amaç bozulmuş videoların OFS (Ortalama Fikir Skoru) değerlerini kestirebilecek bir nesnel metrik geliştirilmesidir. OFS değerleri TR (Tam Referanslı) karşılaştırma yöntemine göre Video Quality Expert Group (VQEG) tarafından ortaya konan test şartlarına uygun olarak belirlenmiştir. Bu öznel kalite değerlendirme deneyleri uzman olmayan bir grup deneğe video dizileri orijinal ve bozulmuş durumda gösterilerek gerçeklenmiştir. Böylelikle görsel video kalitesini en güvenilir şekilde ölçen OFS değerleri bulunmuştur. Daha sonra önerilen AKM (Algısal Kalite Metriği) ve diğer en gelişmiş nesnel metrikler insan deneklerinden elde edilen OFS değerleri ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar sonucu test edilen nesnel metriklerle OFS arasındaki ilinti seviyeleri ortaya konmuştur. Böylelikle AKM de dahil farklı metriklerin doğruluk ve tekdüzelilik seviyeleri ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar AKM'nin insan öznel değerlendirmeleri ile daha yüksek ilintiye sahip olduğunu göstermektedir.en_US
dc.description.tableofcontentsQOS and QOEen_US
dc.description.tableofcontentsDissertation Objective and Overall Descriptionen_US
dc.description.tableofcontentsDissertation Structureen_US
dc.description.tableofcontentsVideo Quality Asssessmenten_US
dc.description.tableofcontentsHuman Visual Systemen_US
dc.description.tableofcontentsComplexeties of Human Visual Systemen_US
dc.description.tableofcontentsSubjective Quality Metricsen_US
dc.description.tableofcontentsViewing Conditionsen_US
dc.description.tableofcontentsSelection of test materialsen_US
dc.description.tableofcontentsObservers selectionen_US
dc.description.tableofcontentsVideo sessionen_US
dc.description.tableofcontentsUseful information for assessmenten_US
dc.description.tableofcontentsVideo quality methodsen_US
dc.description.tableofcontentsDSISen_US
dc.description.tableofcontentsCSen_US
dc.description.tableofcontentsSSen_US
dc.description.tableofcontentsSSCQEen_US
dc.description.tableofcontentsDSCQSen_US
dc.description.tableofcontentsSDSCEen_US
dc.description.tableofcontentsObjective metricsen_US
dc.description.tableofcontentsClassification of Objective Videoen_US
dc.description.tableofcontentsRelated Worken_US
dc.description.tableofcontentsSubjective Quality Evaluationen_US
dc.description.tableofcontentsGeneral Viewing Conditionsen_US
dc.description.tableofcontentsSource Sequencesen_US
dc.description.tableofcontentsTest Sequencesen_US
dc.description.tableofcontentsThe Subjective Assessmenten_US
dc.description.tableofcontentsSubjective Testing Designen_US
dc.description.tableofcontentsObserver Selection and Trainingen_US
dc.description.tableofcontentsGrading Scalesen_US
dc.description.tableofcontentsVideo Quality Evaluation Program Interfaceen_US
dc.description.tableofcontentsObjective Qualityen_US
dc.description.tableofcontentsState-of-Art VQAen_US
dc.description.tableofcontentsPeak Signal to Noise Ratioen_US
dc.description.tableofcontentsSSIM Gen_US
dc.description.tableofcontentsSSIM Ben_US
dc.description.tableofcontentsMS-SSIMGen_US
dc.description.tableofcontentsMS-SSIMBen_US
dc.description.tableofcontentsProposed Perceptual Quality Objectiveen_US
dc.description.tableofcontentsSimulation Resultsen_US
dc.description.tableofcontentsProcessing of Subjective Quality Assessmenten_US
dc.description.tableofcontentsAnalysisen_US
dc.description.tableofcontentsCalculation of scoresen_US
dc.description.tableofcontentsProcessing of Objective resultsen_US
dc.description.tableofcontentsMetricsPerformanceen_US
dc.description.tableofcontentsAccuracyen_US
dc.description.tableofcontentsMonotonicityen_US
dc.identifier.citationGaurav, R. (2013). Video quality assessment using subjective and objective metrics. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/914
dc.institutionauthorGaurav, Rahulen_US
dc.institutionauthorid0000-0001-9983-5873
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject.lccTK6680.5 .G38 2013
dc.subject.lcshDigital video.en_US
dc.subject.lcshImage processing -- Digital techniques.en_US
dc.subject.lcshImaging systems -- Image quality.en_US
dc.titleVideo quality assessment using subjective and objective metricsen_US
dc.title.alternativeÖznel ve nesnel metrikler kullanarak video kalite değerlendirmesien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
914.pdf
Boyut:
1.32 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
MasterThesis
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu