Новинки:

Сайт подключен к Orphus. Если вы заметили опечатку, выделите слово и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо!

ENGLISH VERSION

MSU Noise Estimation Metric
(NE)

MSU Graphics & Media Lab (Video Group)

Проект, идеи: Дмитрий Ватолин, Сергей Гришин
Алгоритм, реализация: Борис Кумок
Корректировка и дополнения: Виктор Шелудько, Сергей Путилин, Сергей Гришин


Общее описание



Метрика Noise Estimator предназначенна для вычисления уровня шума для каждого кадра последовательности.


История изменений


[!] - Известная ошибка
[+] - Нововведение
[*] - Другое

0.3
[*] Исправлена ошибка при вычислении значений метрики для видео нестандартного разрешения

0.2
[*] Исправлена ошибка с неправильными (одинаковыми для всей последовательности) значениями метрики.
[*] Исправлена информация о домашней странице плагина.
[*] Изменено имя плагина для вызова из коммандной строки (для упрощения использования)

0.1
[*] Первый релиз.


Использование



Метрика реализует три различных алгоритма определения уровня шума:

Выбор конкретного алгоритма можно сделать в Settings. Алгоритмам соответствуют цифры от 0 до 2.


Визуализация



Визуализация метрики не несет никакой информации.


Графики



По результатам работы метрики строится график покадрового значения уровня шума. Итоговое значение метрики есть среднее арифметическое из всех покадровых значений.

Пример графика:


Алгоритм



MAD

Для каждого кадра делается вейвлетная декомпозиция Хаара. Затем вычисляется медиана из абсолютных значений НН - компонент (коэффициентов). Итоговым значением метрики является нормированная медиана.

Block-Based

Каждый кадр разбивается на блоки размером 8х8. Для каждого блока вычисляется значение стандартного отклонения яркости. Затем эти значения сортируются по возрастанию. Блок с наименьшим значением будет самым размытым. Считается, что изменение яркости в размытом блоке может быть вследствие шума. Нормированное среднее арифметическое значений 30% всех блоков с наименьшими значениями является результатом метрики.

Spatio-Temporal Gradients

Для каждого кадра делается вейвлетная декомпозиция. Строятся пространственная и временная гистограмы. Первоначальная оценка уровня шума определяется значением, при котором временная или пространственная гистограма достигает своего максимального значения. Решение о том какую гистограму использовать определяется отклонением гистограм от распределения Рэлея. Затем эта оценка корректируется, используя тест Колмогорова-Смирнова. Нормированная скорректированная оценка является результатом метрики.

Download




Инструменты для оценки качества видео


e-mail: 


Другие ресурсы


Материалы по видео


Смотрите также материалы:
- По цветовым пространствам
- По JPEG
- По JPEG-2000