bài tập truyền thông đa phương tiện

Bài tập Truyền thông đa phương tiện MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG I. EvalVid- Cơ cấu cho truyền video và đánh giá chất lượng Với EvalVid, chúng ta giới thiệu một cơ cấu hoàn thiện và một công cụ để đánh giá chất lượng video được truyền trên mạng truyền thông thực hoặc mô phỏng. Ngoài việc đo lường các tham số chất lượng dịch vụ của mạng ví dụ như tốc độ tổn thất, trễ, Nhóm V 1 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện và biến độ trễ (jitter), nó còn đưa ra việc đánh giá chất lượng video một cách chủ quan cho video thu được dựa vào việc tính toán PSNR từng khung một. Công cụ có bộ chế tạo theo kiểu modun giúp nó có thể trao đổi với cả mạng và bộ mã hóa-giải mã. Báo cáo này giới thiệu ứng dụng của nó cho MPEG-4. EvalVid tạo mục đích cho các nhà nghiên cứu muốn đánh giá việc thiết kế mạng của họ hoặc đánh giá sự cài đặt xét về sự cảm nhận của người sử dụng. 1.1. Giới thiệu Ngày nay có rất nhiều các hệ thống viễn thông cung cấp việc truyền dẫn thời gian thực theo kiểu khác nhau, truyền video được cho là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của hệ thống viễn thông. Sự phát triển ngày càng tăng này làm cho chất lượng video được hỗ trợ trở thành một vấn đề đang được quan tâm. Mặc dù nhiều bài báo nghiên cứu về các cơ chế hỗ trợ chất lượng dịch vụ QoS cho các mạng khác nhau thì vẫn có rất ít bài báo hỗ trợ việc đánh giá có tính thống nhất và tính so sánh chất lượng thực sự thu được bằng sự cảm nhận cá nhân. Trong thực tế, nhiều nhà nghiên cứu hạn chế mình để chứng minh rằng cơ chế trong nghiên cứu có thể giảm được tỷ lệ mất gói, trễ gói hoặc biến độ trễ và họ đã cho rằng những phép đo này là đủ để đánh giá chất lượng video thu được. Tuy nhiên, người ta biết được rằng các tham số được mô tả ở trên không được chuyển đổi dễ dàng và duy nhất vào một chất lượng cho việc truyền tải Video. Tức là việc chuyển đổi này có thể khác nhau phụ thuộc vào phương thức mã hóa, phương thức che giấu tổn thất và xử lý trễ/biến độ trễ. Các công cụ chung có sẵn cho việc đánh giá chất lượng video thường giả thuyết rằng các khung được đồng bộ tại phía phát và phía thu, có nghĩa là chúng không thể tính toán chất lượng video trong trường hợp khung bị mất hoặc các lỗi giải mã khung. Chẳng hạn như phần mềm JNDmetrix-IQ, và dự án AQUAVIT . Những công cụ này không phù hợp để đánh giá cho khung video nhận được không hoàn thiện. Chúng chỉ có thể áp dụng cho các khung video tại nơi mà mỗi khung có thể được giải mã tại phía thu. Những nhà nghiên cứu khác đánh giá chất lượng video khi dạng khung video bị biến dạng trong lúc truyền, không cho phép phần mềm của họ có thể dùng được một cách công khai. Theo sự hiểu biết tốt nhất của các tác giả thì chưa có công cụ miễn phí để thỏa mãn các yêu cầu được mô tả ở trên. Báo cáo này giới thiệu về EvalVid. Nó là một cơ cấu và một công cụ để đánh giá thống nhất về chất lượng truyền tải video. EvalVid có cấu trúc khối, làm cho nó có thể trao đổi theo ý muốn của người sử dụng cho cả hệ thống truyền tải lẫn các codecs. Vì vậy nó được áp dụng cho bất kỳ phương thức mã hóa nào và có thể được Nhóm V 2 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện dùng cả trong các cài đặt thực nghiệm thật và thí nghiệm mô phỏng. Các dụng cụ được thực hiện ISO-C tinh khiết cho tính khả chuyển tối đa. Tất cả các tương tác với mạng được thực hiện thông qua hai trace files. Do đó nó dễ dàng được tích hợp EvalVid trong bất kỳ môi trường nào. Cấu trúc của bài báo này như sau: Phần 2 giới thiệu tổng quan về toàn bộ cơ cấu. Phần 3 giải thích phạm vi của các phần tử chức năng hỗ trợ. Sau đó các công cụ cá nhân được mô tả chi tiết hơn trong phần 4. 1.2. Cơ cấu và thiết kế Hình 1 cho thấy cấu trúc của cơ cấu EvalVid. Sự tương tác giữa công cụ thực hiện và luồng dữ liệu được ký hiệu hóa. Cái gì được tính toán sẽ được giải thích trong phần 3 và phần 4 cho thấy nó thực hiện bằng cách nào và từ đó thu được các kết quả. Hình 1: Sơ đồ cơ cầu đánh giá chất lượng Video Cũng từ hình 1, quá trình truyền video số đầy đủ được bắt đầu từ việc mã hóa thông tin từ nguồn, đóng gói, truyền qua mạng, giảm jitter bằng bộ đệm tái tạo, giải mã và hiển thị cho người sử dụng. Hơn nữa các điểm tại đó dữ liệu được rút ra từ luồng truyền dẫn được đánh dấu. Thông tin này được lưu trữ trong các file khác nhau. Các file này được dùng để thu thập kết quả mong muốn ví dụ như, tỷ lệ mất gói tin, jitter và chất lượng video. Rất nhiều thông tin là cần thiết để tính toán các giá trị này. Nhóm V 3 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện Dữ liệu cần thiết là (từ bên gửi): - video chưa nén bản gốc - video được mã hóa - nhấn thời gian và loại gói tin được gửi Và từ bên nhận - nhấn thời gian và loại gói nhận được - tập hợp lại video được mã hóa - video giải nén gốc được hiển thị Việc đánh giá các dữ liệu này được thực hiện tại bên gửi vì vậy các thông tin từ bên nhận cần phải gửi lại cho bên gửi. Trên thực tế thì video gốc chưa nén có dung lượng rất lớn ví dụ 680 MB đối với cho 3 phút video trên màn hình PDA. Mặt khác, có thể tái tạo video để được hiển thị từ các thông tin sẵn có ở bên gửi. Thông tin duy nhất cần thiết từ bên nhận là một file chứa các nhấn thời gian của mỗi gói tin đã thu được. Điều này thuận tiện hơn nhiều so với việc truyền các file video hoàn thiện (sai số và mã hóa) từ bên nhận. Xử lý các dữ liệu thực hiện trong ba giai đoạn. Giai đoạn đầu tiền đòi hỏi các nhấn thời gian từ cả hai bên và các loại gói tin. Các kết quả của bước này là biết được loại khung dựa vào tỷ lệ mất gói và trễ giữa các gói. Hơn nữa, sai số file video từ bên nhận được tái tạo bằng cách dùng file video gốc được mã hóa và thông tin tổn thất gói. Video ở đây có thể được giải mã thành các khung video gốc để được hiển thị cho người sử dụng. Tại điểm này, vấn đề chung của việc đánh giá chất lượng video được thực hiện. Các chuẩn đo chất lượng video luôn luôn đòi hỏi việc so sánh khung được hiển thị (có thể bị biến đổi) với các khung gốc tương ứng. Trường hợp các khung hoàn toàn bị mất thì việc đồng bộ không thể được duy trì. Giai đoạn thứ hai của quá trình này đưa ra một biện pháp để giải vấn đề này. Dựa vào thông tin tổn thất, đồng bộ khung được hồi phục bằng cách xen khung được hiển thị sau cùng cho mỗi khung bị mất. Điều này làm cho việc đánh giá chất lượng tốt hơn. Do đó, file video gốc cố định và file video gốc được dùng tại giai đoạn cuối để thu được chất lượng video. Các hộp trong hình 1 có tên là VS, ET, FV, PSNR và MOS là các chương trình mà cơ cấu việc đánh giá chất lượng có. Tương tác giữa các công cụ và mạng (được xem như là hộp đen) dựa vào các trace files. Các files này chứa tất cả các dữ liệu cần thiết. Chỉ có một file cần phải được cung cấp từ người sử dụng EvalVid là Nhóm V 4 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện “receiver trace file”. Nếu mạng là một đường liên kết thực tế thì file này được tạo ra từ TCP-dump. Nếu mạng được mô phỏng thì file này tạo ra bởi thành phần bên nhận của sự mô phỏng. Đối với các công cụ nằm trong EvalVid người ta chỉ cần các trace file này, file video gốc và bộ giả mã thui. Do đó, trong trường hợp EvalVid thì mạng chỉ là một hộp đen mà tạo ra trễ, tổn thất gói và việc sắp xếp lại gói tin. Nó có thể là một đường liên kết thực, chẳng hạn như mạng Ethernet hoặc là WLAN, hoặc mô phỏng của mạng. Do tương tác của EvalVid với mạng chỉ được biểu diễn bởi hai trace file (bên gửi và bên nhận), có thể dễ dàng thay hộp mạng để làm cho EvalVid càng tín cậy hơn. Tương tự, bộ codec video cũng có thể được thay một cách dễ dàng. 1.3. Các chức năng hỗ trợ Phần này mô tả về các tham số được tính toán bởi công cụ của EvalVid, các khái niệm hình thức và các tài liệu tham khảo cho việc nghiên cứu sâu hơn đối với vấn đề này đặc biệt là việc đánh giá chất lượng video đã đuọc cho biết. 1.3.1. Xác định tổn thất gói tin và tổn thất khung a. Tổn thất gói Việc mất gói tin thường được xác định dựa trên cơ sở ký hiệu nhận dạng gói. Do đó, hộp đen mạng phải cung cấp ID gói duy nhất. Điều này không phải là vấn đề đối với việc mô phỏng bởi vì các ID duy nhất có thể dễ dàng được phát. Trong các phép đo, các ID gói tin thường được lấy từ IP (cung cấp một ID duy nhất). ID gói duy nhất cũng được sử dụng dể hủy bỏ việc sắp xếp lại gói. Trong trường hợp truyền dẫn video, nó không chỉ đề cấp đến việc là bao nhiêu gói bị mất mà còn cho biết về loại dữ liệu nằm nằm trong các gói.Ví dụ, bộ codec MPEG-4 định nghĩa 4 loại khác nhau của khung (I, P, B, S) và cũng định dạng một số phần mào đầu chung. Do nó rất cần thiết cho truyền dẫn video và rằng loại dữ liệu nào bị mất thì nó cũng cần thiết để phân biệt các loại gói tin. Việc đánh giá tổn thất gói tin được tính phụ thuộc vào loại gói. Tổn thất gói được định nghĩa trong phương trình (1) tính theo %. Tổn thất gói 100 n T recv PL T n T sent = (1) Trong đó T: loại của dữ liệu trong gói (một trong tất cả, mào đầu, I, P, B, S) Nhóm V 5 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện n T recv : Tổng số gói tin loại T được gửi. n T sent : Tổng số gói tin loại T nhận được b. Tổn thất khung Một khung video (thực ra là một ảnh tĩnh đơn được mã hóa) có thể tương đối lớn, không chỉ trong trường hợp tốc độ bit video biến đổi mà còn trong tốc độ bit cố định la do thuật ngữ không đổi được áp dụng cho số trung bình cho khoảng thời gian ngắn. Các khung I thường lớn đáng kể so với tốc độ bít đích không đổi (số trung bình thời gian ngắn) thậm chí trong “CBR” videos (hình 2). Rất có thể và có khả năng rằng một số hoặc có thể là tất cả các khung lớn hơn đơn vị truyền tối đa (MTU) của mạng. MTU là kích thước gói tối đa được hỗ trợ bởi mạng (ví dụ Ethernet = 1500 bytes và 802.11b WLAN = 2312 bytes). Các khung này cần phải được phân đoạn thành các gói nhỏ hơn để phù hợp cho MTU của mạng. Việc có thể phân đoạn các khung này đưa ra một vấn đề cho việc tính toán về tổn thất gói. Hình 2: Video CBR MPEG-4 với tốc độ bit đích 200 kbps Về nguyên tắc thì tổn thất gói có thể thu được từ tốc độ tổn thất gói (ở đây, gói luôn mang nghĩa là gói IP). Nhưng quá trình này phụ thuộc ít vào khả năng sử dụng bộ giải mã video thực bởi vì một số bộ giải mã có thể xử lý một khung tuy một số thành phần của khung bị mất và một số bộ giải mã thì không thể. Hơn nữa, một khung có thể được giải mã dựa vào gói nào của nó bị mất. Nếu gói thứ nhất bị mất thì khung gần như không bao giờ được giải mã. Do đó, các tính năng của các bộ Nhóm V 6 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện giải mã nào đó cần phải quan tâm đến để tính toán tốc độ tổn thất khung. Nó được tính riêng cho từng loại khung. Tổn thất khung 100 n T recv FL T n T sent = (2) Trong đó T: kiểu của khung (một trong tất cả mào đầu, I, P,B, S) n T recv : Tổng số gói loại T được gửi n T sent : Tổng số gói loại T nhận được c. Xác định trễ và biến độ trễ- Jitter Trong các hệ thống truyền video không chỉ sự tổn thất là quan trọng cho độ cảm nhận chất lượng video mà phải quan tâm đến một số tham số khác như trễ các khung và biến độ trễ-Jitter. Video số luôn chứa các khung để được hiện thị với tốc độ không đổi. Việc hiện thị một khung trước hoặc sau khi thời gian nhất định dẫn đến “giật hình”. Vấn đề này được giải quyết bằng bộ đếm tái tạo. Các bộ đệm này nhằm mục đích hấp thụ jitter được tạo ra bởi các trễ mạng. Rõ ràng một bộ đệm tái tạo đủ lớn có thể bù lại bất kỳ số lượng jitter. Trong trường hợp đặc biệt bộ đệm lớn đến mức để chứa toàn bộ video và việc hiển thị bắt đầu mà không cần chờ đến khi nhận đượckhung cuối cùng. Điều này sẽ loại bỏ bất kỳ jitter có thể có nhưng phải có thêm trễ cho toàn bộ thời gian truyền. Một trường hợp đặc biệt khác sẽ là một bộ đệm có thể chứa đúng một khung. Trong trường hợp này không thể loại bỏ bất kỳ jitter nào nhưng lại không có trễ thêm nào được tạo ra. Đã có các kỹ thuật tinh vi được phát triển cho các bộ đệm tái tạo tối ưu để giải quyết sự cân bằng đặc biệt này. Các kỹ thuật này không nằm trong phạm vi cơ cấu được mô tả. Dung lượng bộ đệm tái tạo là tham số cho quá trình đánh giá chất lượng. Điều này đang hạn chế cơ cấu này về các bộ đệm tái tạo tĩnh. Tuy nhiên, do việc tích hợp bộ đệm tái tạo liên quan đến quá trình đánh giá, thì sẽ xảy ra tổn thất mới do tràn bộ đệm tái tạo hoặc thiếu bộ đệm. Định nghĩa hình thức của Jitter được sử dụng trong bài báo này được cho trong phương trình 3, 4, và 5. Đó là sự thay đổi về trễ giữa các khung liên tiếp hoặc Nhóm V 7 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện trễ giữa các gói liên tiếp. “Frame time” được tính bằng thời gian tại đó đoạn gói cuối cùng của khung phân đoạn được nhận. Trễ giữa các gói liên tiếp 0 0 it P = (3) 1 it t t p P P n n n = − − Trong đó t P n nhấn thời gian của số gói n Trễ giữa các khung liên tiếp 0 0 it F = 1 it t t F F F m m m = − − Trong đó t F m là nhấn thời gian của đoạn gói cuối cùng của số khung m Packet jitter 1 2 ( ) 1 N j it it i P N N i = − ∑ = (4) Trong đó N: tổng số gói it N : là trễ trung bình giữa các gói liên tiếp Frame jitter 1 2 ( ) 1 M j it it i F M M i = − ∑ = (5) Trong đó M: tổng số khung it M : trễ trung bình giữa các khung liên tiếp Các biểu đồ thống kê cho trễ giữa các gói liên tiếp và khung liên tiếp cũng được tính toán bằng các công cụ của cơ cấu này (xem phần 4.3). Nhóm V 8 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện 1.3.2. Đánh giá chất lượng video Việc đánh giá chất lượng video số cần phải dựa vào chất lượng độ cảm nhận của người dùng bởi cảm giác của người dùng là cái cuối cùng. Có hai phương pháp cơ bản để đánh giá chất lượng video đó là đánh giá chất lượng chủ quan và phép đánh giá khách quan. Các chuẩn đo chất lượng chủ quan luôn nằm được yếu tố quan trọng, cảm giác của người dùng xem video khi chúng cực kỳ đặt tiền: rất tổn thời gian, yâu cầu nhân lực cao và công cụ đặc biệt. Các phép đánh giá khách quan được mô tả chi tiết bởi ITU, ANSI và MPEG. Độ cảm nhận chất lượng của con người thường được cho theo mức độ từ 5(tốt nhất) về 1 (xấu nhất) như trong bảng 1. Mức độ này được gọi là điểm trải nghiệm trung bình (Mean Opinion Score_MOS). Bảng 1: Chất lượng ITU-R và mức độ suy yếu Nhiều công trình trong công nghiệp và nghiên cứu yêu cầu phương pháp tự động hóa để đánh giá chất lượng video. Các thử nghiệm phức tạp và đắt tiền của phương pháp chủ quan thường không được áp dụng. Do đó, phương pháp khách quan đã được phát triển để cạnh tranh với cảm giác chất lượng của hệ thống thị giác của con người (HVS) Tuy nhiên, phương pháp phổ biến nhất là việc tính tỷ số tín hiệu đỉnh trên tạp âm (PSNR) cho mỗi ảnh tĩnh. Tỷ số này là một trường hợp đặc biệt của tỷ số trên tín hiệu trên tạp âm (SNR). SNR so sánh năng lượng tín hiệu với năng lượng tạp âm. Tỷ số PSNR so sánh năng lượng tín hiệu tối đa với năng lượng nhiễu. Nó có kết quả tương quan với độ cảm nhận chất lượng chủ quan cao hơn so với tỷ số SNR. Phương trình (6) là định nghĩa của PSNR giữa thành phần độ sáng Y của ảnh tĩnh nguồn S và ảnh tĩnh đích D Nhóm V 9 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện ( ) 20log 10 2 1 ( , , ) ( , , ) 0 0 V peak PNSR n dB N N col row Y n i i Y n i j D S N N i j row col    ÷  ÷  ÷  ÷  ÷    ÷    ÷   = − ∑ ∑ = = (6) 2 1 k V peak = − k : tổng số bit trên một pixel (thành phần độ sáng) Tử số được có thể gọi là sai số trung bình bình phương (MSE). Do đó, biểu thức PSNR có thể viết tắt thành: 20log V leak PSNR M SE = , Do PSNR được tính cho từng khung thì nó bất tiện khi áp dụng cho video gồm hàng trăm hoặc hàng nghìn khung. Hơn nữa, người ta thường quan tâm đến sự méo dạng được tạo ra bởi mạng. Vì vậy họ muốn so sánh video thu được (có thể bị méo) với video không bị méo đã gửi đi. Điều này thực hiện bằng cách so sánh PSNR của video được mã hóa với video thu được cho từng khung hoặc so sánh các trung bình của nó với độ lệch chuẩn. Một phương pháp nữa là đầu tiên phải tính MOS (bảng 2) và tính số tỷ lệ khung với MOS xấu hơn tỷ số khung của video đã được gửi (không bị méo dạng). Phương pháp này có ưu điểm là thấy rõ sự biến dạng gây ra bởi mạng. Trong phần 4, ta có thể thấy ví dụ được cho bởi công cụ MOS của EvalVid. Các kết quả rõ hơn được cho bởi EvalVid được tóm tắt trong phần 5. Nhóm V 10 Lớp 10BĐTVT- KH [...]... rỗng là một khung không chứa một thông tin nào Khung rỗng sẽ làm cho các bộ giải mã nào đó hiển thị một bức ảnh đen (hoặc trắng) Phương pháp này không phai là phương pháp thông minh do sự chênh lệch thấp giữa các khung liên tiếp Vì vậy FV sử dụng phương pháp thư hai (là phép xen một khung được mã hóa cuối cùng thay Nhóm V 17 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện vì một khung rỗng... KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện 2.1 Mã hóa Mã hóa akiyo_cif.yuv thành file akiyo.mp4 sử dụng codec mpeg4, dùng công cụ ffmpeg #ffmpeg –s cif –i akiyo_cif.yuv –r 25 –vcodec mpeg4 akiyo_cif.mp4 Hình ảnh capture của file akiyo.mp4 được play bằng phần mềm Windows Media Player File akiyou_cif.mp4 có dung lượng 477KB Nhóm V 23 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện • Nhận xét:... gói tin (không có khung nào được hiển thị) Chiều dài tối đa bộ đệm tái tạo có thể được dùng để biến đổi trễ thành tổn thất gói Với ET, ta có thể thực hiện điều này bằng cách cung cấp chiều dài tối đa bộ đệm như là một tham số Sau đó sự ghép hợp của trễ với tổn thất được thực hiện như sau: Nhóm V 14 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện Một nhiệm vụ khác mà ET thực hiện là tạo ra... quả từ VS là hai trace files chứa các thông tin về mỗi khung trong file video và mỗi gói được tạo ra để truyền dẫn (bảng 3 và bảng 4) Dạng của video trace file: Thứ tự khung 0 1 2 3 Nhóm V Loại khung H I P B Chiều dài khung 24 9379 2549 550 11 Số gói UDP 1 segm 10 segm 3 segm 1 segm Thời gửi 40 ms 80 ms 120 ms 160ms Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện … Bảng 3: Dữ liệu liên quan... tiếp tại bên gửi được dùng Nếu gói tin tương đối ít bị mất thì phương pháp này không tác động đáng kể cho thống kê Jitter Mặt khác, nếu có tỷ lệ tổn thất rất cao thì một phương pháp khác đã được giới thiệu: để tính toán các gói từng đôi nhận được và tính các gói bị mất một cách riêng biệt Nhóm V 13 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện t Rn Thời gian đến (gói bị mất) t Trong đó t =t... kết quả PSNR như sau: Nhóm V 25 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện • Nhận xét: Trường hợp này chỉ đo PSNR giữa video trước khi mã và sau khi giải mã nên ta chỉ đánh giá được hiệu năng của bộ mã hóa và giải mã chứ không đánh giá được hiệu quả truyền dẫn Do không có hiện tượng mất gói, méo tín hiệu… do vấn đề truyền dẫn gây ra nên giá trị PSNR trong trường hợp này khá cao (trung... gian (chẳng hạn như Nhóm V 15 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện Motion-JPEG Thật ra nó là một dãy của các ảnh tĩnh JPEG được mã hóa) hoặc cũng bằng cách lợi dụng dư thừa thời gian (như MPEG hoặc H.263) thì cuối cùng mỗi bộ codec video sẽ tạo ra một dãy các ảnh tĩnh thô (pixel by pixel) để sau đó được hiện thị Thông thường các ảnh tĩnh thô này chỉ là một mảng hai chiều của pixels... thông đa phương tiện được tính toán nhờ phương trình (1) Tổn thất khung được tính toán bằng cách tìm bất kỳ khung nào, nếu một trong những đoạn khung (các gói) bị mất Nếu đoạn đầu tiên của một khung nằm trong các đoạn bị mất thì khung được xem là bị mất Điều này là do bộ giải mã video không thể giải mã một khung mà thành phần đầu tiên bị mất Tổn thất khung dựa trên loại được tính toán theo phương. .. thành phần sơ bộ của cơ cấu thì việc tính toán PSNR là một quá trình đơn giản được mô tả bởi phương trình (6) Tuy nhiên, cần phải lưu ý rằng người ta không tính được PSNR nếu hai ảnh tĩnh là tương đương nhị phân Điều này là do trong lúc này sai số trung bình bình phương bằng không và do đó PSNR không thể tính theo phương trình số (6) được Do đó người thường tính PSNR giữa file video thô bản gốc trước quá... chuỗi thời gian PSNR Phép đo khác mà PSNR có thể được sử dụng trong trường hợp này phần mềm đánh giá chất lượng video mong muốn phải thay thế PSNR/MOS Nhóm V 18 Lớp 10BĐTVT- KH Bài tập Truyền thông đa phương tiện 1.4.6 Tính toán MOS Do các chuỗi thời gian PSNR rất dài nên PSNR của mỗi khung đơn được ánh xạ vào các mức độ MOS trong bảng 1 như mô tả trong phần 3.2 Đến đây chỉ còn lại 5 mức độ và . Bài tập Truyền thông đa phương tiện MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG I. EvalVid- Cơ cấu cho truyền video và đánh giá chất lượng Với EvalVid, chúng. nhiều các hệ thống viễn thông cung cấp việc truyền dẫn thời gian thực theo kiểu khác nhau, truyền video được cho là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của hệ thống viễn thông. Sự phát triển. Bài tập Truyền thông đa phương tiện dùng cả trong các cài đặt thực nghiệm thật và thí nghiệm mô phỏng. Các dụng cụ được thực hiện ISO-C tinh khiết cho tính khả chuyển tối đa. Tất cả các tương