ITU-T J 149 SPANISH-2004 Method for specifying accuracy and cross-calibration of Video Quality Metrics (VQM)《视频质量度量(VQM)的准确度及交叉校正的说明方法 9号研究组》.pdf

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1、 Unin Internacional de TelecomunicacionesUIT-T J.149SECTOR DE NORMALIZACIN DE LAS TELECOMUNICACIONES DE LA UIT (03/2004) SERIE J: REDES DE CABLE Y TRANSMISIN DE PROGRAMAS RADIOFNICOS Y TELEVISIVOS, Y DE OTRAS SEALES MULTIMEDIA Mediciones de la calidad de servicio Mtodo para especificar la precisin y

2、 la calibracin cruzada de mtricas de la calidad de vdeo Recomendacin UIT-T J.149 Rec. UIT-T J.149 (03/2004) i Recomendacin UIT-T J.149 Mtodo para especificar la precisin y la calibracin cruzada de mtricas de la calidad de vdeo Resumen Las mtricas de la calidad de vdeo se utilizan para proporcionar v

3、alores calculados que estn estrechamente correlacionados con las evaluaciones subjetivas del observador. En esta Recomendacin se describen mtodos para ajustar las curvas de valores objetivos de VQM a los datos subjetivos con objeto de facilitar el clculo de la precisin, se proporcionan un algoritmo

4、para cuantificar la precisin de una determinada VQM, un mtodo de clculo simplificado del error cuadrtico medio para cuantificar la precisin de una VQM cuando los datos subjetivos tienen aproximadamente la misma varianza en toda la escala VQM, y un mtodo para representar grficamente los errores de cl

5、asificacin con objeto de determinar la frecuencia relativa de los casos de “vnculo falso“, “diferenciacin falsa“, “clasificacin falsa“ y “decisin correcta“ para una determinada VQM. Orgenes La Recomendacin UIT-T J.149 fue aprobada el 15 de marzo de 2004 por la Comisin de Estudio 9 (2001-2004) del UI

6、T-T por el procedimiento de la Recomendacin UIT-T A.8. ii Rec. UIT-T J.149 (03/2004) PREFACIO La Unin Internacional de Telecomunicaciones (UIT) es el organismo especializado de las Naciones Unidas en el campo de las telecomunicaciones y de las tecnologas de la informacin y la comunicacin. El Sector

7、de Normalizacin de las Telecomunicaciones de la UIT (UIT-T) es un rgano permanente de la UIT. Este rgano estudia los aspectos tcnicos, de explotacin y tarifarios y publica Recomendaciones sobre los mismos, con miras a la normalizacin de las telecomunicaciones en el plano mundial. La Asamblea Mundial

8、 de Normalizacin de las Telecomunicaciones (AMNT), que se celebra cada cuatro aos, establece los temas que han de estudiar las Comisiones de Estudio del UIT-T, que a su vez producen Recomendaciones sobre dichos temas. La aprobacin de Recomendaciones por los Miembros del UIT-T es el objeto del proced

9、imiento establecido en la Resolucin 1 de la AMNT. En ciertos sectores de la tecnologa de la informacin que corresponden a la esfera de competencia del UIT-T, se preparan las normas necesarias en colaboracin con la ISO y la CEI. NOTA En esta Recomendacin, la expresin “Administracin“ se utiliza para d

10、esignar, en forma abreviada, tanto una administracin de telecomunicaciones como una empresa de explotacin reconocida de telecomunicaciones. La observancia de esta Recomendacin es voluntaria. Ahora bien, la Recomendacin puede contener ciertas disposiciones obligatorias (para asegurar, por ejemplo, la

11、 aplicabilidad o la interoperabilidad), por lo que la observancia se consigue con el cumplimiento exacto y puntual de todas las disposiciones obligatorias. La obligatoriedad de un elemento preceptivo o requisito se expresa mediante las frases “tener que, haber de, hay que + infinitivo“ o el verbo pr

12、incipal en tiempo futuro simple de mandato, en modo afirmativo o negativo. El hecho de que se utilice esta formulacin no entraa que la observancia se imponga a ninguna de las partes. PROPIEDAD INTELECTUAL La UIT seala a la atencin la posibilidad de que la utilizacin o aplicacin de la presente Recome

13、ndacin suponga el empleo de un derecho de propiedad intelectual reivindicado. La UIT no adopta ninguna posicin en cuanto a la demostracin, validez o aplicabilidad de los derechos de propiedad intelectual reivindicados, ya sea por los miembros de la UIT o por terceros ajenos al proceso de elaboracin

14、de Recomendaciones. En la fecha de aprobacin de la presente Recomendacin, la UIT no ha recibido notificacin de propiedad intelectual, protegida por patente, que puede ser necesaria para aplicar esta Recomendacin. Sin embargo, debe sealarse a los usuarios que puede que esta informacin no se encuentre

15、 totalmente actualizada al respecto, por lo que se les insta encarecidamente a consultar la base de datos sobre patentes de la TSB en la direccin http:/www.itu.int/ITU-T/ipr/. UIT 2009 Reservados todos los derechos. Ninguna parte de esta publicacin puede reproducirse por ningn procedimiento sin prev

16、ia autorizacin escrita por parte de la UIT. Rec. UIT-T J.149 (03/2004) iii NDICE Page 1 Alcance . 1 2 Referencias informativas 1 3 Abreviaturas 2 4 Precisin de una VQM 2 4.1 Nomenclatura y escalas combinadas 3 4.2 Ajuste de valores VQM a los datos subjetivos. 3 4.3 Mtrica 1: Precisin de la VQM basad

17、a en la significacin estadstica. 5 4.4 Mtrica 2: Clculo del error cuadrtico medio (RMSE) de VQM . 7 4.5 Grficos de clasificacin 8 5 Calibracin cruzada de dos VQM. 11 Apndice I Aplicacin de esta Recomendacin para la evaluacin y validacin de posibles VQM. 12 I.1 Elementos de una determinada VQM comple

18、ta. 12 I.2 Alcance/limitaciones de una VQM 12 Apndice II Cdigo fuente MATLAB 15 Apndice III Ajuste de datos a una escala comn de VQM . 21 III.1 Polinomio de orden M 21 III.2 Funcin logstica I 21 III.3 Funcin logstica II. 22 Bibliografa 23 Rec. UIT-T J.149 (03/2004) 1 Recomendacin UIT-T J.149 Mtodo p

19、ara especificar la precisin y la calibracin cruzada de mtricas de la calidad de vdeo 1 Alcance Las mtricas de la calidad de vdeo se utilizan para proporcionar valores calculados que estn estrechamente correlacionados con las evaluaciones subjetivas del observador. En esta Recomendacin se describen:

20、a) mtodos para ajustar las curvas de valores objetivos VQM a los datos subjetivos con objeto de facilitar el clculo de la precisin y para producir una escala normalizada de valores objetivos que pueden utilizarse para la correlacin cruzada entre diferentes VQM; b) un algoritmo (basado en el anlisis

21、estadstico de los datos subjetivos) para cuantificar la precisin de una determinada VQM; c) un mtodo de clculo simplificado del error cuadrtico medio para cuantificar la precisin de una VQM cuando los datos subjetivos tienen aproximadamente la misma varianza en toda la escala VQM; d) un mtodo para l

22、a representacin grfica de errores de clasificacin que sirve para determinar la frecuencia relativa de los casos de “vnculo falso“, “diferenciacin falsa“, “clasificacin falsa“, y “decisin correcta“ para una determinada VQM. Los mtodos especificados en esta Recomendacin se basan en la evaluacin objeti

23、va y subjetiva de la componente vdeo tal como se define en la Rec. UIT-R BT.601, utilizando mtodos como los que se describen en la Rec. UIT-R BT.500-11. La VQM utiliza un conjunto de datos que consiste en valores objetivos y notas medias subjetivas de diversas fuentes de vdeo en movimiento (SRC) pro

24、cesadas por diferentes circuitos ficticios de referencia (HRC). Un ejemplo de un conjunto de datos de ese tipo figura en el Informe del material de referencia del UIT-T (vase el apndice I). Los mtodos especificados en esta Recomendacin se pueden aplicar directamente a estos conjuntos de datos. Para

25、mediciones que no estn incluidas en estos conjuntos de datos, los mtodos especificados en esta Recomendacin proporcionan una estimacin razonable de la precisin y permiten una calibracin cruzada para aplicaciones que pueden considerarse similares al conjunto de datos definidos, y que pertenecen al mi

26、smo campo. Los mtodos especificados en esta Recomendacin pueden combinarse con otros clculos estadsticos a fin de evaluar la utilidad de una VQM. En el apndice I se explica la utilizacin de los mtodos. Es indispensable disponer de un proceso de verificacin completa realizado por laboratorios indepen

27、dientes competentes para que se pueda considerar la inclusin de una VQM en una parte normativa de una Recomendacin del UIT-R. NOTA La estructura y contenido de la presente Recomendacin se disearan para facilitar su utilizacin a quienes ya estn familiarizados con el material inicial original; debido

28、a ello, no se aplica el estilo tradicional de las recomendaciones del UIT-T. 2 Referencias informativas ANSI T1.801.01-1995*, Digital Transport of Video Teleconferencing/Video Telephony Signals Video Test Scenes for Subjective and Objective Performance Assessment. _ *Las normas T1 son mantenidas por

29、 ATIS desde noviembre de 2003. 2 Rec. UIT-T J.149 (03/2004) ANSI T1.801.02-1996, Digital Transport of Video Teleconferencing/Video Telephony Signals Performance Terms, Definitions and Examples. ANSI T1.801.03-2003, Digital Transport of One-Way Digital Signals Parameters for Objective Performance Ass

30、essment. IEEE Standard No. 205-2001, Measurement of Luminance Signal Levels. Material de referencia del UIT-T (2004), Objective perceptual assessment of video quality: Full reference television (www.itu.int/ITU-T/studygroups/com09/docs/tutorial_opavc.pdf). Recomendacin UIT-R BT.500-11 (2002), Metodo

31、loga para la evaluacin subjetiva de la calidad de las imgenes de televisin. U.S. Standards Committee T1 Technical Report T1.TR.73-2001, Video Normalization Methods Applicable to Objective Video Quality Metrics utilizing a Full Reference Technique. U.S. Standards Committee T1 Technical Report T1.TR.7

32、4-2001, Objective Video Quality Measurement Using Peak-Signal-to-Noise Ratio Full Reference Technique. U.S. Standards Committee T1 Technical Report T1.TR.75-2001, Objective Perceptual Video Quality Measurement Using a JND-Based Full Reference Technique. U.S. Standards Committee T1 Technical Report T

33、1.TR.77-2002, Data and sample program code to be used with the method specified in T1.TR.72-2001 for the calculation of resolving power of the video quality metrics in T1.TR.74-2001 and T1.TR.75-2001. 3 Abreviaturas En esta Recomendacin se utilizan las siguientes siglas: FR-TV Televisin de referenci

34、a completa hace corresponder (full reference television) HRC Circuito ficticio de referencia (hypothetical reference circuit) RMSE Error cuadrtivo medio (root mean squared error) SRC Fuente (source) VQEG Grupo de expertos en calidad vdeo (video quality experts group) VQM Mtricos de la calidad vdeo (

35、video quality metrics) 4 Precisin de una VQM Para utilizar una mtrica de la calidad de vdeo (VQM) objetiva, es indispensable saber si la diferencia de puntuaciones entre los dos vdeos procesados tiene significado desde el punto de vista estadstico. Por consiguiente, es necesario cuantificar la preci

36、sin (o la resolucin) de la VQM. Un diagrama puede dar una idea de esta resolucin: en abscisas se representa cada punto de la nota VQM de una determinada fuente de vdeo (SRC) y la distorsin (circuito ficticio de referencia, o HRC) y en ordenadas la nota subjetiva correspondiente a una determinada obs

37、ervacin de SRC/HRC. Cada par SRC/HRC (correspondiente a una determinada nota VQM) contiene una distribucin de las notas medias subjetivas S dadas por distintos observadores, que representa (aproximadamente) las probabilidades relativas de S para un determinado par SRC/HRC. La resolucin de una VQM pu

38、ede definirse como la diferencia entre dos valores VQM para los cuales las correspondientes distribuciones de notas subjetivas tienen medias que son diferentes entre s desde el punto de vista estadstico (normalmente un nivel de significacin de 0,95). De acuerdo con esta descripcin cualitativa, en es

39、ta clusula se describen dos mtricas de la resolucin, siendo cada una de ellas til en un contexto diferente. Las mtricas se describen Rec. UIT-T J.149 (03/2004) 3 en 4.3 y 4.4. Asimismo, en 4.5 se describe un mtodo para evaluar las frecuencias de los diferentes tipos de error intrnsecos a la VQM. Com

40、o ejemplo de implementacin de todos los mtodos, en el apndice II se proporciona el cdigo fuente de un programa en MATLAB (The Mathworks, Inc., Natick, MA). 4.1 Nomenclatura y escalas combinadas Supngase que cada par de SRC/HRC en un conjunto de datos es una “situacin“, y sea N el nmero de situacione

41、s en este conjunto de datos. La nota subjetiva correspondiente a la situacin i y al observador l se indica como liS , y la nota objetiva para la situacin i se indica como iO . La media de una variable, por ejemplo un observador, se indica mediante un punto en la posicin de la variable. Por ejemplo,

42、la nota media de opinin de una situacin se indica como iS . Se har una evaluacin de las estadsticas de la nota subjetiva correspondientes a cada par (i, j) de estas situaciones para determinar la significacin de la diferencia de VQM y as conocer la resolucin de esta diferencia de VQM en funcin del v

43、alor de VQM. Antes de iniciar cualquier anlisis estadstico, las notas medias de opinin objetivas originales iS se transforman linealmente al intervalo 0, 1, definido como la escala comn: 0 indica que no hay distorsin y 1 representa la mxima distorsin. Si mejor representa el valor sin distorsin de un

44、a nota subjetiva original y peor representa la mxima distorsin en la escala sujetiva original, las notas iSadaptadas a la escala vienen dadas por la expresin: mejorpeormejorSSii=Seguidamente, las notas VQM se transforman a esta escala comn como un subproducto del proceso de ajuste de las notas VQM a

45、 los datos subjetivos, que se tratar en la siguiente clusula. 4.2 Ajuste de valores VQM a los datos subjetivos Mediante el ajuste se eliminan las diferencias sistemticas entre los datos VQM y los datos subjetivos (por ejemplo una variacin cc) que no proporcionan informacin til alguna sobre la calida

46、d. Adems, el ajuste de todos los VQM a una escala comn proporciona un mtodo para realizar la calibracin cruzada de esas VQM. El mtodo ms sencillo de ajuste de datos es la regresin y la correlacin lineal. En el caso de las notas subjetivas de la calidad de vdeo este mtodo quiz no sea el ms adecuado.

47、La experiencia con otros conjuntos de datos de la calidad de vdeo (vase el material de referencia del UIT-T) demuestran que el ajuste de la VQM a las notas subjetivas siempre es malo en los extremos de las gamas de valores. Este problema se puede mejorar mediante un algoritmo de ajuste que utiliza m

48、todos no lineales aunque montonos (que preserva el orden). Si se utiliza un modelo no lineal adecuado, los errores de ajuste de valores objetivos a subjetivos sern menores y prcticamente cero en el centro de la gama. Es posible determinar los mtodos no lineales para convertir efectivamente la escala VQM a la escala comn 0, 1. Adems de mejorar el ajuste de los datos con una VQM, la curva de ajuste tambin ofrece una ventaja adicional con respecto al ajuste lineal correspondiente a la escala natural (es decir, la escala original de la VQM): la distribucin de los e