Test MPEG-4 kodeků: úvod do problematiky
16.1.2008, Radek Jahoda, recenze
Na internetu lze najít testů kodeků jako šafránů. I my zde máme v podstatě jen jediný, konkrétně MPEG-2 kodeků, který je již ale více jak čtyři roky starý. Je tedy na čase podívat se na zoubek dnešním kodekům a především těm moderním. Jak je to vlastně s těmi prohlášeními různých společností, že jejich kodek je o X procent lepší než jiný nebo předchozí verze? Kdybychom jim měli věřit, tak je dnes jeden snímek videa zkomprimován do jediného bitu. Ale kde je pravda?
Kapitoly článku:
Jak jsme si již řekli, kroky před samotnou kompresí, tzv. preprocessing, jsou ještě důležitější, než samotná komprese. Tyto kroky ale záleží hlavně na uživateli, který musí prokázat i jistou dávku intuice. Druhý krok je už čistě na použitém kodeku a právě tento krok je vždy nejvíce testován. Navíc ne vždy je možné dát kodeku kvalitní video, takže je jistě vhodné testovat i kompresi nepříliš kvalitního videa.
Na počátku jsme si řekli, že nebudeme hodnotit čistě virtuálně, protože to je značně subjektivní a hlavně neopakovatelné. Nebudeme si tedy hrát na šamany a spolehneme se čistě na měření. Máme zdrojové video, a tak by neměl být problém zkomprimované video s originálem porovnat. Pro tento účel se většinou používá hodnota PSNR, což je zkratka Peak Signal to Noise Ratio. Tato hodnota se počítá jako rozdíl všech bodů originálního a komprimovaného videa v poměru k maximální hodnotě bodu (což je v praxi 255). Tento výpočet se provede přes všechny body a provede průměr. Výsledek je pak převeden na dB. Konkrétní výpočet je následující:
Tato hodnota ale není všeříkající. Zjistíme z ní pouze podobnost obrázku vůči originálu. Lidské oko ale reaguje na různé artefakty různě. Podívejme se např. na následující obrázek.
Originál je krásně čistý, kontrastní a ostrý. Po zpracování zkusme porovnat následující dva obrázky.
První je čistý, ale rozostřený a druhý je ostrý, ale zašuměný. Přestože první bude mít PSNR lepší než druhý, tak pro lidské oko vyznívá lépe druhý obrázek. Lidské oko totiž dokáže tento typ šumu dobře "odfiltrovat", protože je na něj zvyklé ze života. Jde totiž o něco podobného jako létající prach.
Z tohoto důvodu existuje ještě jeden index kvality - Structural SIMilarity (SSIM). Ten se snaží zjistit komplexnějšími metodami podobnost originálu, ovšem i k němu je možné mít výhrady. Bere v úvahu hlavně jak moc dochází k blokovým artefaktům vlivem komprese a snaží se dále brát v úvahu, co lidské oko vidí a co nevidí - jak v čase, tak v jednotlivých obrázcích. Toto hodnocení má blízko k subjektivnímu hodnocení lidského oka, alespoň to je jeho cílem.
Na počátku jsme si řekli, že nebudeme hodnotit čistě virtuálně, protože to je značně subjektivní a hlavně neopakovatelné. Nebudeme si tedy hrát na šamany a spolehneme se čistě na měření. Máme zdrojové video, a tak by neměl být problém zkomprimované video s originálem porovnat. Pro tento účel se většinou používá hodnota PSNR, což je zkratka Peak Signal to Noise Ratio. Tato hodnota se počítá jako rozdíl všech bodů originálního a komprimovaného videa v poměru k maximální hodnotě bodu (což je v praxi 255). Tento výpočet se provede přes všechny body a provede průměr. Výsledek je pak převeden na dB. Konkrétní výpočet je následující:
Tato hodnota ale není všeříkající. Zjistíme z ní pouze podobnost obrázku vůči originálu. Lidské oko ale reaguje na různé artefakty různě. Podívejme se např. na následující obrázek.
Originál je krásně čistý, kontrastní a ostrý. Po zpracování zkusme porovnat následující dva obrázky.
První je čistý, ale rozostřený a druhý je ostrý, ale zašuměný. Přestože první bude mít PSNR lepší než druhý, tak pro lidské oko vyznívá lépe druhý obrázek. Lidské oko totiž dokáže tento typ šumu dobře "odfiltrovat", protože je na něj zvyklé ze života. Jde totiž o něco podobného jako létající prach.
Z tohoto důvodu existuje ještě jeden index kvality - Structural SIMilarity (SSIM). Ten se snaží zjistit komplexnějšími metodami podobnost originálu, ovšem i k němu je možné mít výhrady. Bere v úvahu hlavně jak moc dochází k blokovým artefaktům vlivem komprese a snaží se dále brát v úvahu, co lidské oko vidí a co nevidí - jak v čase, tak v jednotlivých obrázcích. Toto hodnocení má blízko k subjektivnímu hodnocení lidského oka, alespoň to je jeho cílem.
