Глава 6. Программы, необходимые для воспроизведения видео

Глава 7. Современные видеокамеры

Глава 8. Носители цифрового видео

Глава 9. Системы спутникового телевидения

Глава 10. Телевидение высокой четкости (HDTV: High-Definition Television)

Глава 11. Справочная информация и термины

Список литературы

Введение

Ви́део (от лат. Video - дословно «вижу») - под этим термином понимают широкий спектр технологий записи, обработки, передачи, хранения и воспроизведения визуального и аудиовизуального материала. Когда в быту говорят «видео» - то обычно имеют в виду видеоматериал, телесигнал или кинофильм, записанный на физическом носителе (видеокассете, видеодиске и т. п.).

Обычные телевизионные видеоданные представляют собой поток аналоговых сигналов. Компьютерная обработка видеоинформации состоит в преобразовании их в цифровой формат с последующим хранением этих данных на жестком или компакт-диске или другом устройстве хранения информации. Оцифровка видеосигнала, как и оцифровка звука, включает две стадии: дискретизация данных аналогового видеопотока, т. е. снятие отсчетов с определенной частотой, и преобразование каждого такого отсчета в цифровой эквивалент или квантование.

При хранении оцифрованных данных в несжатом формате изображение размером 400x300 пикселов с глубиной цвета 24 бита на пиксел, обновляемое с частотой 25 Гц, потребует скорости передачи информации более 5,5 Мб/с. А хранение данных для показа 5-минутного ролика в указанном формате потребует информационное пространство, превышающее 1,6 Гб. Естественно, что при работе с такими данными невозможно обойтись без сжатия, однако и в этом случае потребуется время, определенные вычислительные мощности на распаковку данных. Достичь оптимального сжатия можно путем совершенствования аппаратных или программных средств, а может быть, совместно тех и других.

В качестве аппаратных средств используются специальные видеопроцессоры, которые поддерживают высокоскоростную компрессию и декомпрессию данных, не загружая центральный процессор компьютера. Второй подход состоит в использовании специализированных методов программного сжатия и распаковки предварительно сжатых видеоданных.

Аналоговый видеосигнал включает в себя несколько различных компонентов, объединенных в единое целое. Такой составной видеосигнал малопригоден для оцифровки. Предварительно его следует разделить на так называемые базовые компоненты. Обычно компоненты представляют собой три различных сигнала, соответствующие определенной модели представления цветового пространства. Если в статической графике используется RGB-цветовое представление, то в цифровом видео чаще используется модель YUV. Видеопоследовательности отображаются в виде серии кадров или фреймов, каждый из которых, no-существу, является графическим изображением и включает в себя определенное число пикселов. Такой видеофрейм может быть сжат с помощью одного из алгоритмов сжатия изображений, с потерями или без потерь.

Глава 1. Основные характеристики видео

1.1. Качество изображения

Под качеством изображения обычно понимается разрешение, то есть количество воспроизводимых вертикальных линий. Это оценка, по существу, поверхностная, так как существует много других, не менее важных, параметров, столь же заметных человеческому глазу, как и четкость по строке.

Качество видео измеряется с помощью формальных метрик, таких, как, например, PSNR, или с использованием субьективного сравнения с привлечением экспертов.

Метрика PSNR

В рамках тестирования критерием оценки качества может служит метрика PSNR (peak signal to noise ratio/пиковое отношение сигнала к шуму, измеряется в дБ). Данная метрика, по сути, аналогична среднеквадратичному отклонению, однако пользоваться ей несколько удобнее за счет логарифмического масштаба шкалы. Ей присущи те же недостатки, что и среднеквадратичному отклонению. Эта метрика очень популярна, ее используют во многих научных статьях и сравнениях в качестве меры потери качества. Как и все существующие метрики, она не идеальна и имеет свои достоинства и недостатки. Значение метрики тем больше, чем больше разница между сравниваемыми изображениями.

Смысл графиков PSNR/Frame size

На графике изображена зависимость показателя метрики от среднего размера кадра. Каждая ветвь соответствует определенному кодеку. Ветви построены на опорных точках, каждая из которых соответствует конкретному битрейту. Очевидно, на каждой ветви находится по десять точек (каждая последовательность сжимается на 10 настройках битрейта). Бывает, что кодек не удерживает битрейт и с разными настройками битрейта сжимает одинаково. В таких случаях на ветви кодека расположено менее десяти опорных точек. При сравнении кодеков на этих графиках следует обращать внимание на то, как высоко расположены ветви кодеков. Чем выше находится ветвь - тем выше качество последовательности, сжатой данным кодеком.

Существуют и другие метрики:

1. MSAD - Значением данной метрики является усреднённая абсолютная разность значений цветовых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений. Используется, например, для отладки кодеков или фильтров.

2. Delta - Значением данной метрики является усреднённая разность значений цветовых компонент в соответствующих точках сравниваемых изображений.

3. Bluring measure - Данная метрика позволяет сравнить степень размытия двух изображений, относительно друг друга. Чем ближе её значение к 0, тем больше размыто изображение.

4. Blocking measure - Метрика строилась так, чтобы ее значение было пропорционально визуальной степени "блочности". Например, в контрастных областях кадра границы блоков почти незаметны, а в однородных та же граница будет хорошо видна.

5. SSIM Index - Основывается на замере трёх компонент (сходности по яркости, по контрасту и структурного сходства) и объединения их значений в итоговый результат.

Субьективное качество видео измеряется по следующей методике:

1. Выбираются видеопоследовательности для использования в тесте;

2. Выбираются параметры системы измерения;