�1���� Scope
������� 1.1���� Application
������� 1.2���� Limitations
�1���� Introduction
�2���� BTFR
�3���� Detectors
������� 3.1���� Input conversion
������� 3.2���� Crop and offset
������� 3.3���� Matching
�����������������
3.3.1���� Matching
statistics
�����������������
3.3.2���� MPSNR
������� ����������3.3.3���� Matching vectors
������� 3.4���� Spatial frequency analysis
����������������� 3.4.1���� Pyramid transform
����������������� 3.4.2���� Pyramid SNR
������� 3.5���� Texture analysis
������� 3.6���� Edge analysis
����������������� 3.6.1��� �Edge detection
����������������� 3.6.2���� Edge differencing
������� 3.7���� MPSNR analysis
�4���� Integration
�5���� Registration
�6���� References
�1���� Introduction
�2���� Objective measurement of video quality
based on edge degradation
������� 2.1��
��Edge
PSNR (EPSNR)
������� 2.2���� Post adjustments
����������������� 2.2.1���� De-emphasis
of high EPSNR
����������������� 2.2.2���� Considering
blurred edges
����������������� 2.2.3���� Scaling
������� 2.3���� Registration accuracy
������� 2.4���� The block diagram of the model
�3���� Objective data
�4���� Conclusion
�5���� Reference
�1���� Introduction
�2���� General description of the IES system
�3���� Correction of offset and gain
������� 3.1���� Temporal offset
������� 3.2���� Spatial offset
������� 3.3���� Gain
�4���� Image segmentation
������� 4.1���� Plane regions
������� 4.2���� Edge regions
������� 4.3���� Texture regions
�5���� Objective measurement
�6���� Database of impairment models
�7���� Estimation of impairment models
������� 7.1���� Computation of Wi
������� 7.2���� Computation of Fi and Gi
�8���� References
�1���� Introduction
�2���� Normative reference
�3���� Definitions
�4���� Overview of the VQM computation
�5���� Sampling
������� 5.1���� Temporal indexing of original and
processed video files
������� 5.2���� Spatial indexing of original and
processed video frames
������� 5.3���� Specifying rectangular sub-regions
������� 5.4���� Considerations for video sequences
longer than 10 s
�6���� Calibration
������� 6.1���� Spatial registration
�����������������
6.1.1���� Overview
�����������������
6.1.2���� Interlace issues
�����������������
6.1.3���� Required inputs
to the spatial registration algorithm
�����������������
6.1.4���� Sub-algorithms
used by the spatial registration algorithm
����� ������������6.1.5���� Spatial registration using arbitrary scenes
�����������������
6.1.6���� Spatial
registration of progressive video
������� 6.2���� Valid region
�����������������
6.2.1���� Core valid region
algorithm
�����������������
6.2.2���� Applying the core
valid region algorithm to a video sequence
�����������������
6.2.3���� Comments on valid
region algorithm
������� 6.3���� Gain and offset
�����������������
6.3.1���� Core gain and
level offset algorithm
�����������������
6.3.2���� Using scenes
����������������� 6.3.3���� Applying gain and level offset corrections
������� 6.4���� Temporal registration
�����������������
6.4.1���� Frame-based
algorithm for estimating variable temporal delays between original and
processed video sequences
Step 1:��� �Calibrate the video sequences
Step 2:���� Select
the sub-region of video to be used
Step 3:���� Spatially
sub-sample the original and processed images
Step 4:���� Normalize
the sub-sampled images
Step 5:���� Compare
processed images to original images
Step 6:���� Perform
an overall check for still video
Step 7:���� Temporally
register each processed image
Step 8:���� Perform
a stillness check on each processed image
Step 9:���� Form
a histogram of all defined temporal registrations
Step 10:���� �Form a smoothed histogram
Step 11:���� Examine
the histogram information
�����������������
6.4.2���� Applying temporal
registration correction
�7���� Quality features
������� 7.1���� Introduction
�����������������
7.1.1���� S-T regions
������� 7.2���� Features based on spatial gradients
�����������������
7.2.1���� Edge enhancement
filters
�����������������
7.2.2���� Description of
features fSI13
and fHV13
������� 7.3���� Features based on chrominance
information
������� 7.4���� Features based on contrast information
������� 7.5���� Features based on ATI
������� 7.6���� Features based on the cross product of
contrast and ATI
�8���� Quality parameters
������� 8.1���� Introduction
������� 8.2���� Comparison functions
�����������������
8.2.1���� Error ratio and
logarithmic ratio
�����������������
8.2.2���� Euclidean
distance
������� 8.3���� Spatial collapsing functions
������� 8.4���� Temporal collapsing functions
������� 8.5���� Non-linear scaling and clipping
������� 8.6���� Parameter naming convention
�������������� ���8.6.1���� Example parameter
names
�9���� General model
10���� References
�2���� Video
materials
������� 2.1���� SRC and HRC
�1���� Methodology
for the evaluation of objective model performance
�4���� Evaluation of results
�5���� PSNR data
�6���� References
�