O documento aborda a avaliação subjetiva da qualidade de vídeo através do 'Mean Opinion Score' (MOS), destacando a influência de diversos parâmetros de codificação na qualidade percebida. Discute as distorções sofridas por imagens digitais durante a compressão e transmissão, e relata a importância de métricas como MSE e SSIM para prever a qualidade de imagem. Também menciona a correlação entre a qualidade percebida (QoE) e a qualidade do serviço (QoS) em diferentes condições de rede.

1. MOS (Mean Opinion Score)
Avaliação Subjetiva pelo MOS
Mestrado em Engenharia de Telecomunicações
Seminário sobre temas de estudo
Orientador: Carlos Pedroso
Aluno: Paulo Silveira

2. Degradação da qualidade do vídeo
• Métodos de compressão com perdas introduz distorções cuja
visibilidade depende muito do conteúdo.
• Estes artefatos resultam em degradação da qualidade percebida.
• Os parâmetros com forte influência sobre a qualidade do vídeo
estão relacionados com a codificação.
 (a taxa de bits, taxa de quadros e resolução).
• Assim, a questão da satisfação do usuário em correlação com o
parâmetro de codificação tem aumentado.

3. O porque da qualidade de imagem?
• Imagens digitais estão sujeitas a uma larga variedade de
distorções durante a
transmissão, aquisição, processamento, compressão, armazena
gem e reprodução, as quais podem resultar na degradação da
qualidade visual de uma imagem.
• Como exemplo o uso da redução da largura de banda pode
degradar a qualidade durante o processo de quantização
(perdas na compressão).
• O objetivo final da compressão de dados é a de remover a
redundância do sinal de origem. Portanto, ela reduz os não
requeridos bits que representam a informação contida dentro da
fonte de sinal.
Descomprimido Comprimido
(22 KB, 12:1)
Comprimido
(6 KB, 43:1)

4. Media de pontuação de opinião
Descrição do conceito do MOS (Mean Opinion Score):
• Uma referencia comum usada para determinar a qualidade de
vídeo.
• Representa os resultados da combinação de um conjunto de
características retirados dos dados de vídeo degradados para
avaliação da qualidade. Todas as características deste conjunto
influenciam a qualidade do vídeo.
• É um fator importante para determinar o valor do QoS.
Medida do MOS:
• Uma taxa de uma serie de arquivos
de vídeo delineadas por um conjunto
de espectadores, utilizando uma escala que varia de 1 até 5.
• Calcula-se a media de pontuação de opinião para cada arquivo de
vídeo.
Condições:
• Dezesseis ou mais espectadores (amostra adequada).
• Para reduzir a variabilidade, os testes incluem arquivos de
referencia que são aceitos pela indústria para a pontuação do MOS.

5. Distribuição e qualidade do vídeo
Dependências do MOS numa interface de transmissão
• Métricas de distribuição de vídeo quantificam o impacto de
queda, de repetição ou quadros de vídeo fora de sequencia.
 Erros de distribuição de vídeo são causados em larga escala por
perda de pacotes ou atrasos no enlace (BER, FER, FR, HR etc.).
• Métricas de qualidade de vídeo quantificam o impacto dos
artefatos de vídeo na percepção do usuário final.
 Artefatos de vídeo são causados por perda de pacotes.
 Diferentes tipos de codec e conteúdo traduzem os níveis de perda
de pacotes para diferentes níveis de qualidade de vídeo.
• Classificação do MOS de acordo com a escala da ASCOM:

6. O que é a avaliação de qualidade de imagem?
• A qualidade de imagem é uma característica de uma imagem
que mede a degradação da imagem percebida.
• Ela desempenha um papel importante em várias aplicações de
processamento de imagem.
• Objetivo da avaliação de qualidade de imagem é fornecer
métricas de qualidade que podem predizer a qualidade de
imagem percebida automaticamente.
• Dois tipos de avaliação de qualidade de imagem:
 Avaliação subjetiva da qualidade
 Avaliação objetiva da qualidade

7. Medida da qualidade subjetiva
• Qualidade de imagem subjetiva está preocupado em como a
imagem é percebida por um observador e dar a sua opinião
sobre uma determinada imagem.
• A média de pontuação por opinião (MOS) tem sido utilizado para
a avaliação subjetiva da qualidade por muitos anos.
• No padrão de teste subjetivo, nenhum dos observadores
classifica a qualidade dos arquivos de vídeo sobre o meio de
comunicação que está sendo testado.
• Aplicações de análise de qualidade da saída de vídeo é a
pontuação da media da opinião (MOS) que representa a
conclusão e a percepção da qualidade de vídeo esperada pelo
usuário.

8. Exemplo de pontuação do MOS
• O MOS é gerado pelo resultado da média de um conjunto
padrão de testes subjetivos.
• O MOS é um indicador da qualidade da imagem percebida.
Mean Opinion Score (MOS)
MOS
Qualidad
e
Deterioração
5 Excelente Imperceptível
4 Bom Perceptível mas não irritante
3 Razoável Levemente irritante
2 Ruidoso Irritante
1 Pessimo Muito irritante

9. Objetivo da medida da qualidade
• Os modelos matemáticos que aproximam os resultados da
avaliação subjetiva da qualidade.
• O objetivo da avaliação objetiva é desenvolver a medida.
quantitativa que pode prever a qualidade de imagem percebida.
• Ela desempenha diversas funções:
 Para monitorar e controlar a qualidade de imagem para sistemas de
controle de qualidade.
 Como índice de referencia para os sistemas de processamento de
imagem.
 Para otimizar os algoritmos e parâmetros.
 Para prever a qualidade de vídeo usando uma combinação das
aplicações dos parâmetros da camada física para todos os tipos de
conteúdo.

10. Objetivo da avaliação
• Três tipos de avaliação objetiva.
• É classificada de acordo com a disponibilidade de uma imagem
original com o qual a imagem distorcida deve ser comparada.
 Referência completa - (FR)
o Clipes sem distorções iniciais não estão sempre disponíveis.
o Situações difíceis de sincronização entre o sinal sem distorções
e o sinal distorcido (pode ter perda de quadros).
 Nenhuma referencia - (NR)
o Muito poucas implementações.
o Problemas semelhantes aos de Referência Completa.
 Referencia reduzida - (RR)
o Usualmente especifico do codec.

11. Métricas de qualidade com referencia completa
• MSE e PSNR: as métricas de qualidade de vídeo
mais utilizados durante os últimos 20 anos.
• SSIM: nova métrica (foi sugerido em 2004) que
apresenta melhores resultados do que PSNR, com
complexidade computacional razoável aumentando.
• Um grande esforço tem sido feito para desenvolver
novos objetivos de medidas de qualidade para a
imagem (vídeo) que incorporem medidas de
qualidade de percepção, considerando o sistema
visual humano (HVS) como característica.

12. Sistema visual humano - HVS
• Avaliação de qualidade (QA) dos algoritmos preveem a qualidade
visual, comparando um sinal distorcido contra uma
referência, tipicamente pela modelagem do sistema visual
humano.
• A avaliação da qualidade da imagem é baseado em modelos
bem definidos matematicamente que podem predizer a qualidade
da imagem percebida entre a imagem de referência e uma
imagem distorcida.
• Estes métodos de medição consideram (HVS) as características
dos sistemas visuais humanos, na tentativa de incorporar
medidas de qualidade de percepção.

13. Erro Médio Quadrático (MSE)
• MSE e PSNR são definidos como:
• Em que x é a imagem original e y é a imagem distorcida. M e N
são as largura e altura de uma imagem. L é a gama dinâmica
dos valores de pixel.
• Se o MSE diminui para zero, o correspondente pixel-a-pixel das
imagens torna-se perfeita.
• Se o MSE é suficientemente pequeno, isto corresponde a uma
imagem descomprimida de alta qualidade.
• Também em valores gerais, MSE aumenta à medida que a taxa
de compressão aumenta.

14. Diferentes Distorções para Valores do MSE
1) Imagem Original - MSE=0
2) MSE=306 3) MSE=309 4) MSE=309
5) MSE=313 6) MSE=309 7) MSE=308

15. Índice de similaridade estrutural (SSIM)
• Recente abordagem proposta para a avaliação da qualidade da
imagem.
• Método para medir a semelhança entre duas imagens. Métrica
de referência completa.
• Valor situa-se entre [0,1].
• O SSIM é projetado para melhorar as métricas
tradicionais, como PSNR e MSE, que provaram ser
inconsistentes com a percepção do olho humano.
Sistema de Medida
SSIM

16. Imagens com níveis de qualidade diferentes

17. Classificação do conteúdo de vídeo
Vídeo Não Editado
(Bruto)
Extração de
Característica
Temporal
Estimativa do
Tipo de Conteúdo
Extração de
Característica
Espacial
Conteúdo
Característica
temporal:
Medida pelo
movimento de um
clip de vídeo e é
dado pelo valor da
soma da diferença
absoluta.
Característica Espacial:
Blockiness, blurriness e
luminosidade entre os
quadros atuais e anteriores.
Estimativa Tipo Conteúdo:
Hierárquico e pela analise
de cluster K-means
análise de cluster..

18. Classificação do conteúdo de vídeo
• Dados divididos em 38%.
• Classificadas em três grupos, em uma estrutura clara que é
constituída.

19. Exemplo de previsão da qualidade de vídeo
• Modelo de previsão de qualidade de vídeo não-intrusiva para
H.264 sobre redes em termos do MOS.

20. Configuração da simulação
• Codec utilizado H.264.
• Tamanho do pacote definido para 1024 bytes.
• O valor MOS é calculado a partir do PSNR para conversão.
• conversão

21. Correlação entre QoE e QoS
• O gráfico mostra a correlação entre a QoE e QoS da rede. Para a
rede de parâmetros QoS, a largura de banda varia de 1 Mbit / s
para ilimitado, o atraso de 0 ms a 100 ms e a taxa de perda de
pacotes a partir de 0% a 8%.

22. Referencias
1) Z. Wang, H. R. Sheikh and A. C. Bovik, “Objective video quality
assessment”, Chapter 41 in The handbook of video databases:
design and applications, B. Furht and O. Marqure, ed., CRC
Press, pp. 1041-1078, September 2003.
http://www.cns.nyu.edu/~zwang/files/papers/QA_hvd_bookchapter.
pdf
2)http://media.wiley.com/product_data/excerpt/99/04705184/04705
18499.pdf
3) http://en.wikipedia.org/wiki/Subjective_video_quality
4) H. R. Sheikh, A. C. Bovik, and G. de Veciana, "An Information
Fidelity Criterion for Image Quality Assessment Using Natural
Scene Statistics," IEEE Transactions on Image Processing, in
Publication, May 2005.
5)http://www.cns.nyu.edu/~zwang/files/research/quality_index/dem
o_lena.html
6) http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/vif.htm

23. Referencias
7) http://www.ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/
8) http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_Opinion_Score
9) http://www-ee.uta.edu/dip
10) http://www.tech.plymouth.ac.uk/spmc
11) http://www.ict-adamantium.eu/