Минковский нормаси
Бу ўлчам икки видео орасидаги фарқни баҳолайди Х=
va Y=
; p=1,2,3,….,
(5)
Бу
ерда L
p
– Минковский нормасининг қиймати. Ўхшаш видеоларни
таққослашда қиймат нолга тенг [12]. Минковский
нормаси видеоларнинг
тузилишли ўхшашлигини ҳисобга олмайди. 7-расмда мисол келтирилган. Бу
ерда икки тест сигналлар дастлабки видеодан генерацияланган. Дастлабки
видеонинг тузилишли маълумоти иккинчи тест мисолда деярли тўлиқ
йўқотилган, лекин биринчисида сақланган. Минковский нормасини ҳисоблаш
учун, олдин тузилиши турлича бўлган 1 ва 2 хато сигналларни олган ҳолда тест
сигналлардан дастлабки сигнални айирамиз. Бироқ
олинган натижаларга
абсолют операторнинг қўлланилиши бир хил абсолют хатоликни беради.
Натижада, Минковский нормасининг қиймалари бир хил, ҳатто p параметрнинг
турли қийматлари. Мисол Минковский нормаси доим ҳам норманинг бир хил
қийматларига ега видеоларни ўхшашлик визуал баҳосига
мос келмаслигини
кўрсатмоқда. Шунингдек видеонинг тузилишли маълумоти
видео сифатини
баҳолаш методларида муҳим рол ўйнашини кўрсатмоқда.
Тестовий сигнал
Киривчи Тестовий сигнал
7-
расм. видеоларнинг турли жуфтлари учун Минковскийнинг бир хил
нормалари.
Тузилишли ўхшашлик ўлчови
Тузилишли ўхшашлик ўлчови ярим тонли видеоларни таққослаш учун
ишлаши [13] Ванг томонидан таклиф қилинган. Тузилишли ўхшашлик
ўлчовининг қиймати қуйидаги формулалар бўйича ҳисобланади:
SSIM=
;
(6)
(7)
(8)
(9)
, (10)
бу ерда SSIM – видеоларнинг ўхшашлик (сифат) ўлчов қиймати; Х=
va Y=
- таққосланадиган видео; М, N – видео ўлчамлари. Ифоданинг (6)
биринчи ташкил қилувчиси Х ва Y видеолар
орасидаги корреляция
коеффициенти ҳисобланади. Иккинчи ташкил етувчи икки таққосланаѐтган
видеоларнинг ѐрқинлик ўртача қийматининг ўхшашлигини характерлайди.
Учинчи ташкил етувчи икки таққосланаѐтган видеоларнинг контрастлар
ўхшашлигини характерлайди.
SSIM =
0,66
в)
SSIM =
0,17
8-
расм. SSIM тузилмали ўхшашлик ўлчови ѐрдамида видео сифатини
баҳолаш: а) – йўлдошдан дастлабки видео 285х185 пиксел; б) -
параметрларга ега, Гаусс филтри билан қайта ишланган видео;
в)
параметрларга ега, Гаусс филтри билан қайта
ишланган видео.
Видеолар ўхшашлик ўлчам қиймати қанча юқори бўлса, видео қайта
ишланиши шунча яхши бажарилган. Умумий ҳолатда видеолар ўхшашлиги
ўлчови ҳар бир видео учун алоҳида кесишмайдиган соҳаларда ҳисобланади.
Видеоларда обект саҳналари ўзгармаган ва силжимаган булса, ўлчовни
бутун
видеода бирданига ҳисоблаш мумкин. Тажрибалар натижаси 8 – 9 расмда
келтирилган.
9-
расм. SSIM тузилмали ўхшашлик ўлчови ѐрдамида видеоларнинг
сифатини таққослаш: а) йўлдошдан дастлабки видео 500х500 пиксел;
б) 3х3 маскали Кувахара филтри билан қайта ишланган видео;
в) 5х5 маскали Кувахара филтри билан қайта ишланган видео.