Thử nghiệm được thực hiện với môi trường như sau:
Bộ phần mềm tham chiếu JM version 14.2
IPPP (không có frame B).
5 khung tham chiếu
Không sử dụng các tính năng FMO, ASO.
1. So sánh kết quả giữa các thuật toán
Ở phần này, ta sẽ so sánh kết quả của các thuật toán:
Frame-Copy (FC)
Motion-Vector-Copy (MVC)
Véc-tơ trung vị với 5 véc-tơ tham khảo (MD5)
Véc-tơ trung vị với 5 véc-tơ tham khảo có chọn lọc hướng (MD5 +
DC)
Véc-tơ trung vị với 5 véc-tơ tham khảo có chọn lọc hướng, và tham khảo thêm 4 véc-tơ góc trong trường hợp véc-tơ tại cùng vị trí bằng 0 (MD5 + DC + ZMMed8)
Kết hợp giữa MVC và véc-tơ trung vị với 5 véc-tơ tham khảo có chọn lọc hướng (MVC | MD5+DC)
Kết hợp giữa MVC và véc-tơ trung vị với 9 véc-tơ tham khảo có chọn lọc hướng
Chuỗi video sử dụng để đánh giá là chuỗi “Stefan” với kích thước khung hình CIF 352x288. Chuỗi video mẫu được mã hoá từ khung thứ 200 tới khung 299, với 1 khung I và toàn bộ các khung còn lại là khung P, và ngẫu nhiên loại bỏ 5% số khung để giả lập trường hợp mất gói tin.
Sử dụng phần mềm phân tích chất lượng video MSU [3] để đánh giá tỷ số tín hiệu trên nhiễu ta có kết quả như sau:
Thuật toán FC MVC MD5 MD5 + DC MD5 + DC + ZM8 MD5+DC MVC | MD9+DC MVC | PSNR
trung bình 20.04523 23.85117 23.8814 23.9118 23.87713 23.9133 23.92026
Các biểu đồ trong Hình 17 so sánh chi tiết PSNR giữa các thuật toán tại 7 khung sau từng khung lỗi (khung 12, 36, 46, 60, 67):
a)
c)
d)
Theo đó, ta thấy thuật toán Frame-Copy cho kết quả thấp hơn hẳn so với
các thuật toán còn lại (khoảng gần 4dB). Thuật toán Motion-Vector-Copy với
cải tiến kết hợp sử dụng phương pháp trung vị có chọn lọc hướng cho kết quả
tốt hơn khoảng 0.06-0.07dB.
2. So sánh kết quả giữa các mẫu video
Ở phần này, ta sẽ so sánh kết quả của các thuật toán MVC, MVC với cải tiến MD5+DC, và MVC với cải tiến MD9+VC trên 3 mẫu Akiyo (phát thanh viên), Foreman (một cuộc nói chuyện bình thường), và Stefan (trận tennis). Điều kiện thử nghiệm vẫn tương tự như trên: mã hoá 100 khung, tỉ lệ mất khung là 5%. Kết quả thu được như chỉ ra trong bảng sau:
FC MVC MVC | MD5+DC MVC | MD9+DC Stefan 20.04523 23.85117 23.9133 23.92026 Foreman 28.48712 31.74627 31.77081 31.75684
Akiyo 39.09961 41.48236 41.48289 41.48218
Bảng 4 - So sánh kết quả giữa các mẫu video
Hình 18 - So sánh kết quả giữa các mẫu video
Theo kết quả ở Bảng 4, ta có thể thấy:
Thuật toán cải tiến hoạt động hiệu quả hơn trên mẫu video chuyển
động nhanh (mẫu Stefan), và hoạt động kém hiệu quả hơn trên mẫu video tĩnh (mẫu Akiyo).
Với mẫu Foreman và mẫu Akiyo, tuy thuật toán MVC cải tiến MD9+DC vẫn có kết quả tốt hơn so với thuật toán MVC gốc, tuy nhiên, lại không bằng so với thuật toán cải tiến MD5+DC.
3. Thuật toán đề xuất
Sau những thử nghiệm với các mẫu video khác nhau, dựa trên những kết quả thu được, người thực hiện đề tài đề xuất thuật toán ẩn lỗi như sau:
Xác định MV của khối 4x4 thuộc khung tham chiếu, tại cùng vị trí với khối hiện tại. Tuỳ thuộc vào giá trị của MV này (MV0) mà sử dụng phương pháp thích hợp để nội suy MV.
Nếu MV0 nằm trong khoảng từ không (0) đến giá trị ngưỡng (trường hợp khối tham chiếu chuyển động chậm): sử dụng phương pháp MVC.
Nếu MV0 lớn hơn hoặc bằng giá trị ngưỡng (trường hợp khối tham
chiếu chuyển động nhanh): sử dụng phương pháp trung vị có chọn lọc hướng với 5 MV tham chiếu.