минимум три плюс еще одна для демонстрационных целей. Характер последовательностей зависит от изучаемой задачи постобработки, но должен варьироваться от умеренно критичных до критичных в зависимости от замедления передачи телевизионного сигнала и от рассматриваемого процесса. Для оценки медленного движения может подойти частота воспроизведения в 1/10 частоты кадров исходного сигнала.

A1-3.3 Оценка характеристик искажения

При субъективной оценке искажения изображения в кодеках из-за искажения в канале передачи или излучения следует выбрать как минимум пять, но предпочтительно больше коэффициентов ошибок по битам или избранных условий передачи/излучения, приблизительно логарифмически разнесенных и адекватно проверяющих диапазон, в котором искажения кодека нарастают от «незаметных» до «сильно раздражающих».

Возможно, что потребуется оценка кодека при таких коэффициентах ошибок передачи по битам, которые приводят к настолько редким видимым переходным процессам, что нельзя ожидать, что они произойдут в течение 10-секундной испытательной последовательности. Предлагаемое здесь время демонстрации явно не подходит для таких испытаний.

Если для последующего редактирования демонстраций для субъективной оценки нужно сделать запись выходного изображения кодека в условиях достаточно низкого коэффициента ошибок по битам (приводящего к малому количеству видимых переходных процессов в течение 10-секундного интервала), то следует позаботиться о том, чтобы гарантировать использование записи типичного выходного сигнала кодека за длительный период времени.

Ввиду необходимости исследовать качество кодека в некотором диапазоне коэффициентов ошибок передачи по битам практические ограничения приводят к тому, что адекватным, вероятно, будет сочтено использование трех испытательных последовательностей изображений с дополнительной демонстрационной последовательностью. Продолжительность последовательностей должна составлять порядка 10 секунд, но следует отметить, что зрители могут предпочесть продолжительность в 15–30 секунд. В контексте снижения скорости передачи телевизионного сигнала эти последовательности должны варьироваться от умеренно критичных до критичных.

Поскольку испытания охватывают весь диапазон искажений, подходит метод шкалы искажений с двумя источниками воздействия, который и следует применять.

A1-3.4 Характеристики искажения содержания изображения

Общая концепция характеристик искажения изображения приведена в Приложении 1 к части 1. Для применения этой концепции к системам цифрового телевидения стандартной четкости рекомендуется использовать следующую процедуру.

А1-3.4.1 Определение критичности

Следует определить специальную меру, называемую "критичностью", которая отражает характеристики испытуемой цифровой телевизионной системы и измеряется путем объективного измерения. В качестве примера системы цифрового телевидения используется система MP@ML MPEG-2 и применяется метод фиксированного квантования критичности на основе энтропии, описанный в Рекомендации МСЭ-R BT.1210.

A1-3.4.2 Процедура получения характеристик искажения содержания изображения

–Шаг 1. Измерение критичности испытательных последовательностей, используемых при субъективной оценке

Измеряется критичность испытательных последовательностей, используемых для процесса субъективной оценки, описанного в пункте "Шаг 3" ниже. На рисунке 3-1 показано среднее и стандартное отклонение каждой последовательности для примера системы. Большинство последовательностей имеют показатели критичности от 0,8 до 1,4 бит/пиксель. У некоторых последовательностей большое стандартное отклонение, потому что содержание изображения существенно изменяется в течение последовательности.

РИСУНОК 3-1

Средние уровни и стандартное отклонение критичности испытательных последовательностей

–Шаг 2. Измерение распределения критичности телевещательных программ за длительный период времени

Распределение критичности телевещательных программ измеряется в течение длительного периода времени, например, в течение недели. На рисунке 3-2 показан пример распределения, измеренного за одну неделю, в общей сложности 130 часов телевещательных сигналов NTSC, преобразованных для измерения в компонентные сигналы Y/C. Частота проявлений критичности в телевизионных программах рассчитывалась через каждые 5 х 10-3 бит/пиксель. На этом рисунке также показана критичность испытательных последовательностей, используемых для субъективной оценки.

РИСУНОК 3-2

Распределение критичности в телевещательных программах и критичность испытательных последовательностей

–Шаг 3. Проведение субъективной оценки качества изображения испытуемой системы и определение взаимосвязи между критичностью и субъективной оценкой качества изображения

Качество изображения системы цифрового телевидения оценивалось методом DSCQS. Комбинируя результат субъективной оценки с критичностью, полученной на шаге 1, получаем взаимосвязь между критичностью и оценками. На рисунке 3-3 показано качество изображения для примера системы при скоростях передачи 4, 6, 9 и 15 Мбит/с. Значение разницы в качестве на рисунке (DSCQS %) отражает ухудшение по сравнению с эталонной, оригинальной последовательностью компонентов 4:2:2. На рисунке 3-4 показана взаимосвязь между критичностью и разницей в качестве. В этом примере предполагалась линейная зависимость между критичностью и качеством изображения, а линии регрессии получены с использованием метода наименьших квадратов. На рисунке показаны линия регрессии для каждой скорости передачи данных. В общем случае в зависимости от результатов оценки могут применяться нелинейные соотношения.

–Шаг 4. Получение характеристики искажения содержания изображения (зависимость качества от частоты появления) путем объединения результатов шага 3 (зависимость качества от критичности) и шага 2 (частота появления критичности).

Комбинируя результаты, полученные на шагах 2 и 3, можно получить характеристики искажения содержания изображения, то есть распределение качества изображения телевизионных программ с цифровым кодированием. Ухудшение качества изображения в программах телевизионного вещания преобразуется в кумулятивную частоту появления. На рисунке 3-5 показаны характеристики искажения содержания изображения для примера системы.

РИСУНОК 3-3

Результаты субъективной оценки (MP@ML при 6H)

РИСУНОК 3-4

Соотношение между критичностью и оценками (MP@ML при 6H)