3D Video Quality Assessment Based on Quantization Parameter, Contrast, Structural Feature and Spatial Resolution

Year 2018, Volume: 10 Issue: 3, 20 - 30, 31.12.2018

Şahin Coşkun , Gökçe Nur Yılmaz

https://doi.org/10.29137/umagd.485236

Abstract

Nowadays, subjective tests are used to assess the quality of 3 Dimensional (3D) videos although there are widely used objective Video Quality Assessment (VQA) metrics to evaluate the quality of 2 Dimensional (2D) videos. The main reason for this is that there are 3D video characteristics that differ from person to person and the Human Vision System (HVS) is a subjective structure that differentiates these relative characteristics. However, due to their high costs, considerable time usage and implemantation difficulty, subjective tests have significant disadvantages compared to the objective VQAs. Therefore, it is of great importance to use the objective VQA metrics which will be developed based on the variables directly related to the HVS instead of the subjective tests for the 3D VQA. In the light of this information, in this study, the effects of quantization parameters, contrast, structural features and spatial resolution on the 3D VQA are studied. The studies are carried out on 4 different 3D videos created by color video + depth map method. The color video and depth map components of each 3D video are coded with 5 different quantization parameters and then brought to 3 different spatial resolutions. Then, measurements were taken for each 3D video by means of the developed contrast and structural feature measurement algorithms. The results show that a highly efficient and objective 3D VQA metric can be created by using the quantization parameter, contrast, structural feature and spatial resolution variables together.

Keywords

3D video quality assessment, quantization parameter, contrast, structural information and spatial resolution

Nicemleme Parametresi, Kontrast, Yapısal Özellik ve Uzamsal Çözünürlüğe Dayalı 3 Boyutlu Video Kalite Değerlendirmesi

Abstract

Günümüzde 2 boyutlu (2B) videoların kalitelerinin değerlendirilmeleri amacıyla geliştirilmiş ve yaygın olarak kullanılan nesnel Video Kalite Değerlendirme (VKD) metrikleri bulunmasına rağmen, 3 boyutlu (3B) videoların kalitelerinin değerlendirilmesinde öznel testler kullanılmaktadır. Bunun temel nedeniyse 3B videolarda algılanması kişiden kişiye farklılık gösteren özellikler bulunması ve İnsan Görme Sisteminin (İGS) bu göreceli özellikleri farklı farklı yorumlayan öznel bir yapıda olmasıdır. Öznel testler maliyetlerinin yüksek olması, oldukça uzun zaman almaları ve uygulanmalarının bir hayli güç olması nedeniyle nesnel VKD metriklerine göre önemli dezavantajlara sahiptirler. Bu nedenle 3B VKD için öznel testlerin yerine İGS’yle doğrudan ilişkili değişkenler baz alınarak geliştirilecek nesnel VKD metriklerinin kullanılması büyük önem arz etmektedir. Bu bilgiler ışığında, bu çalışmada İGS’yi doğrudan etkileyen nicemleme parametresi, kontrast, yapısal özellik ve uzamsal çözünürlük değişkenlerinin 3B VKD üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Araştırmalar renkli video+derinlik haritası yöntemiyle oluşturulmuş 4 farklı 3B video üzerinde gerçekleştirilmiştir. Her bir 3B videonun renkli video ve derinlik haritası bileşenleri, 5 farklı nicemleme parametresiyle kodlandıktan sonra 3 farklı uzamsal çözünürlüğe getirilmiştir. Ardından, geliştirilen kontrast ve yapısal özellik ölçüm algoritmalarıyla her bir 3B video için ölçümler alınmıştır. Elde edilen sonular, nicemleme parametresi, kontrast, yapısal özellik ve uzamsal çözünürlük değişkenlerinin birlikte kullanılmasıyla oldukça verimli ve nesnel bir 3B VKD metriği oluşturulabileceğini göstermektedir

Keywords

3B video kalite değerlendirmesi, nicemleme parametresi, kontrast, yapısal özellik ve uzamsal çözünürlük

References

• Bayrak, H., Yılmaz, G.N. & Tuna, E. (2014), 2B Video+Derinlik Haritası Tabanlı 3B Videoda Z-Yönünde Hareketin Ölçümü, 2014 IEEE 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU 2014), s.1043.
• Erten, M.Y. (2016), 2-Boyutlu Video ve Derinlik Haritası Temelli 3-Boyutlu Video Kalite Değerlendirmesi, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik – Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, s.19.
• Soysal, T. & Şahinbaşkan, T. (2003), Baskı Hazırlık Aşamasında Çözünürlük Hesapları ve Baskı Kalitesine Etkisi, 1.Uluslararası Matbaa Teknolojileri Sempozyumu, s.18.
• Nur, G., Arachchi, H.K., Doğan, S. & Kondoz, A.M. (2012), Advanced Adaptation Techniques for Improved Video Perception, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Volume:22, Issue:2, p.236.
• Nur, G., Arachchi, H.K., Doğan, S. & Kondoz, A.M. (2011), Extended VQM Model for Predicting 3D Video Quality Considering Ambient Illumination Context, 2011 3DTV Conference: The True Vision – Capture, Transmission and Display of 3D Video.
• Nur, G., Arachchi, H.K., Doğan, S. & Kondoz, A.M. (2014), 3D Video Bit Rate Adaptation Decision Taking Using Ambient Illumination Context, Engineering Science and Technology, an International Journal, Volume 17, Issue 3, p.111.
• Peters, R.A. (2016), EECE 4353 Image Processing Lecture Notes: Resizing Images, Vanderbilt University, s.53-62.
• Doma, D. (2008), Comparison of Different Image Interpolation Algorithms, West Virginia Üniversitesi Mühendislik ve Mineral Kaynakları Fakültesi Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, s.5.