Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği

Yıl 2022, Cilt: 15 Sayı: 1, 1 - 5, 27.06.2022

Gökçe Nur Yılmaz Gozde Bozdagı Akar

https://doi.org/10.54525/tbbmd.1014412

Öz

Günümüzdeki en revaçta araştırma alanlarından birisi kullanıcılara gelişmiş çoklu-ortam servisleri sağlayabilmek adına 3 Boyutlu (3B) video Kalite Deneyimini (KD) etkin olarak tahmin eden objektif metriklerin geliştirilmesidir. Fakat, literatürde standartlaşmış ve yaygın kullanılan bir metrik henüz bulunmamaktadır. Bu yüzden, Structural SIMilarity Index (SSIM) gibi 2 Boyutlu (2B) video kalite ölçümünde sıklıkla kullanılan metrikler 3B video kalite ölçümünde de kullanılmaktadır. Ancak bu metrikler İnsan Görme Sitemini (İGS) etkileyen 3B video bağlantılı özellikleri içermedikleri için güvenilir 3B video kalite ölçümü sağlamaktan oldukça uzaktırlar. Bunları göz önüne alarak, bu çalışmada, SSIM, zıtlık, hareket ve yapısal bilgi karakteristikleri gibi İGS’yi etkileyen 3B video özellikleri ile geliştirilmiştir. Geliştirilen SSIM metriği kullanılarak elde edilen sonuçlar, bu metriğin gelişmiş çoklu-ortam servisleri sağlayabilmek açısından etkinliğini kanıtlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

3B video SSIM video kalite değerlendirmesi

Kaynakça

  • D.V.S.X. De Silva, G. Nur, E. Ekmekcioglu, and A. Kondoz, “QoE of 3D Media Delivery Systems,” Media Networks: Architectures, Applications, and Standards, CRC Press Taylor and Francis Group, 14 May 2012.
  • C. T. E. R. Hewage, M. G. Martini, "Quality of experience for 3D video streaming," in IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 5, pp. 101-107, doi: 10.1109/MCOM.2013.6515053, 2013.
  • Z. Wang, L. Lu, and A. C. Bovik, “Video Quality Assessment based on Structural Distortion Measurement,” Proc. of Signal Processing: Image Com., vol. 19, no. 2, pp. 121-132, Feb. 2004.
  • Gharbi M, Chen J, Barron J. T, Hasinoff S. W, Durand F. 2017. “Deep Bilateral Learning for Real-time Image Enhancement,” in ACM SIGGRAPH.
  • JSVM 9.13.1. CVS Server [Online]. Available Telnet: garcon.ient.rwth aachen.de:/cvs/jvt
  • G. Nur, G. Bozdagi Akar, and H. Gokmen, “A Reduced Reference 3D Video Quality Assessment Based on Cartoon Effect,” NEM Summit Conference, Istanbul, Turkey, 16-18 June 2012.
  • G. Nur and G. Bozdagi Akar, “An Abstraction Based Reduced Reference Depth Perception Metric for 3D Video,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Orlando, Florida, USA, 30 September-3 October 2012.
  • V. Jones, “Mean Direction and Mean Absolute Deviation,” ASTM Standards and Engineering Digital Library, Jan. 2009.
  • G. Nur Yilmaz, “A Bit Rate Adaptation Model for 3D Video,” Springer Multidimensional Systems and Signal Processing, vol. 27, pp. 201-215, 2016.
  • A. Ranjan, M. J. Black, “Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network”, CVPR, pp. 4161–4170, 2017.
  • J. Shi and C. Tomasi, “Good Features to Track,” IEEE Conf. on Com. Vis. and Pat. Recog., Seattle, USA, Jun. 1994.
  • G. Nur, H. Kodikara Arachchi, S. Dogan, and A. M. Kondoz, “Advanced Adaptation Techniques for Improved Video Perception,” IEEE Transactions on Circuit and Systems for Video Technology, vol. 22, issue 2, pp. 225-240, February 2012.
  • S. Liu, X. Peng and Z. Liu, "Image Quality Assessment through Contour Detection," 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2019, pp. 1413-1417, doi: 10.1109/ISIE.2019.8781416.
  • Advanced Video Coding for Generic Audiovisual Services,ITU-T Rec. H.264 (03/2005) Std., MPEG-4 AVC/H.264 Video Group, 2005.
  • Perkis et.al., “QUALINET White Paper on Definitions of Immersive Media Experience (IMEx),” arXiv:2007.07032, 2020.

Yıl 2022, Cilt: 15 Sayı: 1, 1 - 5, 27.06.2022

Gökçe Nur Yılmaz Gozde Bozdagı Akar

https://doi.org/10.54525/tbbmd.1014412

Öz

Kaynakça

  • D.V.S.X. De Silva, G. Nur, E. Ekmekcioglu, and A. Kondoz, “QoE of 3D Media Delivery Systems,” Media Networks: Architectures, Applications, and Standards, CRC Press Taylor and Francis Group, 14 May 2012.
  • C. T. E. R. Hewage, M. G. Martini, "Quality of experience for 3D video streaming," in IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 5, pp. 101-107, doi: 10.1109/MCOM.2013.6515053, 2013.
  • Z. Wang, L. Lu, and A. C. Bovik, “Video Quality Assessment based on Structural Distortion Measurement,” Proc. of Signal Processing: Image Com., vol. 19, no. 2, pp. 121-132, Feb. 2004.
  • Gharbi M, Chen J, Barron J. T, Hasinoff S. W, Durand F. 2017. “Deep Bilateral Learning for Real-time Image Enhancement,” in ACM SIGGRAPH.
  • JSVM 9.13.1. CVS Server [Online]. Available Telnet: garcon.ient.rwth aachen.de:/cvs/jvt
  • G. Nur, G. Bozdagi Akar, and H. Gokmen, “A Reduced Reference 3D Video Quality Assessment Based on Cartoon Effect,” NEM Summit Conference, Istanbul, Turkey, 16-18 June 2012.
  • G. Nur and G. Bozdagi Akar, “An Abstraction Based Reduced Reference Depth Perception Metric for 3D Video,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Orlando, Florida, USA, 30 September-3 October 2012.
  • V. Jones, “Mean Direction and Mean Absolute Deviation,” ASTM Standards and Engineering Digital Library, Jan. 2009.
  • G. Nur Yilmaz, “A Bit Rate Adaptation Model for 3D Video,” Springer Multidimensional Systems and Signal Processing, vol. 27, pp. 201-215, 2016.
  • A. Ranjan, M. J. Black, “Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network”, CVPR, pp. 4161–4170, 2017.
  • J. Shi and C. Tomasi, “Good Features to Track,” IEEE Conf. on Com. Vis. and Pat. Recog., Seattle, USA, Jun. 1994.
  • G. Nur, H. Kodikara Arachchi, S. Dogan, and A. M. Kondoz, “Advanced Adaptation Techniques for Improved Video Perception,” IEEE Transactions on Circuit and Systems for Video Technology, vol. 22, issue 2, pp. 225-240, February 2012.
  • S. Liu, X. Peng and Z. Liu, "Image Quality Assessment through Contour Detection," 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2019, pp. 1413-1417, doi: 10.1109/ISIE.2019.8781416.
  • Advanced Video Coding for Generic Audiovisual Services,ITU-T Rec. H.264 (03/2005) Std., MPEG-4 AVC/H.264 Video Group, 2005.
  • Perkis et.al., “QUALINET White Paper on Definitions of Immersive Media Experience (IMEx),” arXiv:2007.07032, 2020.
Toplam 15 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

Gökçe Nur Yılmaz 0000-0001-7005-6489

Gozde Bozdagı Akar Bu kişi benim 0000-0002-4227-5606

Erken Görünüm Tarihi 27 Haziran 2022
Yayımlanma Tarihi 27 Haziran 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 15 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Nur Yılmaz, G., & Bozdagı Akar, G. (2022). SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 15(1), 1-5. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1014412
AMA Nur Yılmaz G, Bozdagı Akar G. SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği. TBV-BBMD. Haziran 2022;15(1):1-5. doi:10.54525/tbbmd.1014412
Chicago Nur Yılmaz, Gökçe, ve Gozde Bozdagı Akar. “SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 15, sy. 1 (Haziran 2022): 1-5. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1014412.
EndNote Nur Yılmaz G, Bozdagı Akar G (01 Haziran 2022) SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 15 1 1–5.
IEEE G. Nur Yılmaz ve G. Bozdagı Akar, “SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği”, TBV-BBMD, c. 15, sy. 1, ss. 1–5, 2022, doi: 10.54525/tbbmd.1014412.
ISNAD Nur Yılmaz, Gökçe - Bozdagı Akar, Gozde. “SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 15/1 (Haziran 2022), 1-5. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1014412.
JAMA Nur Yılmaz G, Bozdagı Akar G. SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği. TBV-BBMD. 2022;15:1–5.
MLA Nur Yılmaz, Gökçe ve Gozde Bozdagı Akar. “SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 15, sy. 1, 2022, ss. 1-5, doi:10.54525/tbbmd.1014412.
Vancouver Nur Yılmaz G, Bozdagı Akar G. SSIM Modelin Geliştirilmesine Dayanan Bir 3B Video Kalite Değerlendirme Metriği. TBV-BBMD. 2022;15(1):1-5.
 Kapak Resmi İndir

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.