Như đã đề cập phương pháp đánh giá khách quan chất lượng video xây dựng các mô hình cho phép đánh giá chất lượng hình ảnh từ các tham số liên quan đến mạng truyền dẫn và các hệ thống mã hóa và giải mã. Hiện nay có 3 mô hình đang được xem xét và thực hiện bao gồm: Mô hình tham chiếu đầy đủ, mô hình tham chiếu rút gọn và mô hình không tham chiếu.
5.1.1 Mô hình tham chiếu đầy đủ ( Full _reference)
Những giải thuật trong mô hình tham chiếu đầy đủ thực hiện so sánh chi tiết giữa hình ảnh đầu vào và đầu ra của hệ thống. Việc so sánh này là một quá trình tính toán phức tạp không chỉ bao gồm quá trình xử lý theo điểm ảnh mà còn theo thời gian và không gian giữa dòng dữ liệu video đầu vào và đầu ra. Kết quả của các giải thuật tham chiếu đầy đủ khá phù hợp với các kết quả đánh giá chủ quan (MOS).
Một trong những giải thuật ra đời sớm nhất của mô hình tham chiếu đầy đủ là PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), theo đúng nghĩa của thuật ngữ sử dụng, giải thuật này
48
đánh giá tỷ số giữa giá trị lớn nhất của tín hiệu trên tạp âm, giá trị này tính theo dB. Thông thường giá trị PSNR được coi là “tốt” ở vào khoảng 35dB và nhỏ hơn 20dB là không chấp nhận được. Hiện nay PSNR được dùng rộng rãi trong kỹ thuật đánh giá chất lượng hình ảnh và video.
Bên cạnh giải thuật PSNR hiện tại có khá nhiều các giải thuật cho mô hình tham chiếu đầy đủ đã được phát triển ví dụ như: Đo chất lượng hình ảnh động - MPQM (Moving Pictures Quality Metric -1996) của EPFL Thụy Sỹ, đo chất lượng hình ảnh - VQM (Video Quality Metric -1999) của Viện nghiên cứu Viễn thông Mỹ (NTIA ITS) và đánh giá chất lượng hình ảnh liên tục - CVQE (Continuous Video Quality Evaluation - 2004)[7]. Các giải thuật này phù hợp cho các ứng dụng video có tốc độ bit thấp. Trong ba giải thuật trên chỉ có giải thuật VQM được tiêu chuẩn và được tích hợp trong tiêu chuẩn ITU-T J.144 [10].
Giải pháp dựa trên mô hình tham chiếu đầy đủ cho phép đánh giá chính xác chất lượng tín hiệu hình ảnh thu được ở đầu thu, vì nó so sánh cả hai tín hiệu ở mức rất chi tiết tới từng điểm ảnh riêng biệt.
Mã hóa Giải mã
Hệ thống đo đánh giá Đầu ra/ Video
bị suy giảm Đầu vào/ Video
tham chiếu
Tỷ lệ chất lượng hình ảnh khách quan
Hình 13. Mô hình triển khai tham chiếu đầy đủ
5.1.2 Mô hình tham chiếu rút gọn ( Reduce – Reference)
Mô hình tham chiếu rút gọn (RR) như Hình 14 thực hiện đánh giá khách quan chất lượng hình ảnh bằng cách so sánh hình ảnh đã xử lý bị bóp méo do mã hóa và tổn thất truyền tải với một lượng nhỏ thông tin trích xuất từ các hình ảnh nguồn. Do mô hình RR sử dụng các đặc tính của các hình ảnh nguồn và tín hiệu hình ảnh suy giảm, nên nó là khá chính xác, mặc dù không được chính xác bằng mô hình FR.
Các đặc tính cụ thể được trích xuất từ cả hình ảnh nguồn lẫn tín hiệu đã xử lý. Các dữ liệu tham chiếu liên quan đến các thông số tại điểm A được báo hiệu đến hệ thống đo tại điểm B để cho phép so sánh các thông số tại điểm cuối của chuỗi. Các thông số có thể gồm: đặc tính khối, thông tin tín hiệu không gian, thời gian, tạp nhiễu.
49
A
A
B
B
Hình 14. Mô hình tham chiếu rút gọn
5.1.3 Mô hình không tham chiếu ( Non(Zero) _ reference)
Các giải thuật cho mô hình không tham chiếu nói chung phù hợp cho việc giám sát, phân tích trực tuyến chất lượng video tại đầu cuối (in-service). Kiểu thuật toán này có thể xem xét các yếu tố ảnh hưởng ít hơn thuật toán trong mô hình tham chiếu đầu đủ, chính vì thế mà mô hình này có thể triển khai trong nhiều ngữ cảnh hơn. Thiết kế các giải thuật cho mô hình không tham chiếu là một công việc khó khăn, chính vì thể mà hiện tại chỉ có một vài phương pháp được đề xuất [16][17][18][19], một vài công ty đưa vào trong sản phẩm thương mại của họ [26][27][28] và được coi là bí mật công nghệ.
Hình 15. Mô hình không tham chiếu