Video quality evaluation

Abstract

Die florierende Nachrichtentechnik Industrie brachte viele Neuerungen in den vergangenen Jahre. Die wohl gr¨osste und weitverbreitetste ist das Mobiltelefon mit ¨uber 1500 Millionen verkauften Ger¨aten weltweit. Das Handy ist zu einem pers¨onlichen, selbstverst¨andlichen und nicht mehr wegdenkbaren Begleiter geworden.<br />Deswegen sind Mobilnetzbetreiber mehr als bem¨uht, jeden denkbarenWunsch auf dem Feld zu erf¨ullen, aber auch zu erwecken. TV, Musik, Spiel, Gl¨ucksspiel, Navigation - der Boom scheint unaufhaltbar.<br />Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es, sich mit Videoqualit¨at in der Mobiltelephonie zu besch¨aftigen. Video¨ubertragung erfordert enorme Mengen an Bandbreite und Speicherplatz. Die Kosten f¨ur den Verbraucher wiederum sind proportional zu der ¨ubertragenen Datenmenge, das heisst zu der Bandbreite und der ¨ubertragenen Leistung - Faktoren, die es zu minimieren gilt. Der Schl¨ussel dazu heißt Komprimierung. Um dennoch hohe QoS (Quality of Service) zu gew¨ahrleisten, sollte die Komprimierung nicht linear erfolgen - also abh¨angig von der Empfindlichkeit des Betrachters auf die jeweilige Eigenschaft des Videos. Um diese Empfindlichkeit zu erforschen, wurde ein subjektiver Test durchgef¨uhrt.<br />Benutzer mussten Videos verschiedenes Inhalts beurteilen, kodiert mit verschiedenen Bit und Frame Rates. Das dem Test entnommene MOS (Mean Opinion Score) wurde mittels objektiver Parameter nachgebildet. Das Ergebnis war eine Metrik, die die subjektive Empf¨anglichkeit der Benutzer prognostiziert, abh¨angig von dem Inhalt des Videos.<br />Folglich war eine Inhaltsklassifizierung notwendig. Daf¨ur wurde zun¨achst das getestete Video in dessen urspr¨ungliche Teile - Cuts geschnitten.<br />Verschiedene Ans¨atze zum Erm¨oglichen einer zufriedenstellenden und verl¨asslichen Inhaltsklassifizierung wurden verfolgt. SI-TI (spatial information - temporal information), SAD (sum of absolute differences), Farb- und haupts¨achlich Motion Vectors Analyse beziehungsweise Anwendung gew¨ahrleisteten die geforderte Leistungsf ¨ahigkeit. Damit ist die gesamte ¨Ubertragungskette ber¨ucksichtigt: am Eingang wird ein Video geschnitten und klassifiziert, je nach Klasse kodiert und zu dem Kunden gesendet.<br />Anwendung kann die vorliegende Arbeit bei der Aufbereitung und ¨Ubertragung von Videos on Demand oder aber auch bei Streaming Videos finden.<br />

The flourishing telecommunication industry has brought several innovations in the past years. The major and most widespread of all is the mobile phone - with over 1.5 billion sold devices worldwide. It has become an unexchangeable personal natural gadget - the dream of every producer. That is why mobile network provider are more than willing to fulfill and propose every demand thinkable on this field. TV, music, gaming, gambling, navigation - the boom seems to be unstoppable.<br />The aim of this master thesis is the employment of video quality in mobile telephony. Video transmission requires large amounts of bandwidth and storage space. End-user's costs in the mobile telephone system on the other hand are proportional to the transmitted data, thus bandwidth and transmission power are a cost factor to be minimized. The key for wireless video and multimedia applications is compression. To still provide a high QoS (Quality of Service) the compression is to be accomplished non linearly - depending on the viewer's perception to particularly characteristics of video. To study this sensitivity, a subjective test was accomplished. User had to evaluate videos of different content coded in varying bit and frame rate. The gathered MOS (Mean Opinion Score) was rebuilt in terms of objective video parameters. This led to a metric, able to forecast subjective perception depending on the content of a video sequence.<br />Consequently an objective content classification was essential.<br />Therefore firstly the tested video had to be cropped in its initial parts - the cuts. Several approaches then were studied to achieve a satisfying and reliable content classification. SI-TI (Spatial Information - Temporal Information), SAD (Sum of Absolute Differences), colour and mainly motion vectors got analyzed and finally used to assure the demanded performance. Therewith the transmission chain is all over considered: an input video is cut and classified, coded depending on the content class and sent to the end user.<br />Application for this work is the monitoring of the optimal setting for processing and transmission of videos on demand but also streamed videos with an allowed delay computation time.