автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.18, диссертация на тему:Разработка алгоритмов объективных измерений качества изображения в цифровых кинотелевизионных системах с видеокомпрессией

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ С ВИДЕОКОМПРЕССИЕЙ.

1.1. Обзор методов видеокомпрессии в кинотелевизионных системах.

1.1.1. Устранение статистической и психофизической избыточности кинотелевизионных изображений.

1.1.2. Стандарты компрессии на базе ДКП.

1.2. Искажения изображений в кинотелевизионных системах с видеокомпрессией.

1.3. Методы оценки качества изображения в системах с видеокомпрессией.

Выводы к главе 1.

2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ОЦЕНКИ ЗАМЕТНОСТИ АРТЕФАКТОВ ВИДЕОКОМПРЕССИИ

НА БАЗЕ ДКП.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Алгоритм оценки заметности блочного артефакт.

2.2.1. Обоснование выбора модели зрения.

2.2.2. Алгоритм оценки заметности блочного артефакта.

2.3. Экспериментальное исследование разработанного алгоритма.

2.3.1.Выбор и описание метода исследования.

2.3.2. Постановка эксперимента и анализ результатов.

Выводы к главе II.

3. ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ПРЕДОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ВИДЕОКОМПРЕССИИ

НА БАЗЕ ДКП.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Разработка методики поиска оптимальных параметров предварительного фильтра.

3.3. Экспериментальное исследование разработанной методики.

3.3.1. Выбор и описание метода исследования.

3.3.2. Постановка и анализ результатов эксперимента.

3.4. Определение оптимального значения а для типичных телевизионных изображений.

Выводы к главе 3.

4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ ТАБЛИЦ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ С ВИДЕОКОМПРЕССИЕЙ.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Разработка тестовых структур для оценки искажений видеокомпрессии на базе ДКП.

4.3. Экспериментальное исследование тестовых элементов испытательных таблиц для систем видеокомпрессии.

4.4. Разработка рекомендаций по применению тестовых элементов для измерения качества компрессированных изображений.

Выводы к главе 4.

Важнейшим направлением на пути общественного прогресса в начале третьего тысячелетия является совершенствование средств массовой информации. Большую их часть составляют средства передачи зрительной информации, то есть системы воспроизведения изображений.

По масштабам охвата и степени воздействия ведущая роль принадлежит таким средствам передачи и воспроизведения движущихся изображений как кино и телевидение, направленным на обслуживание массовой аудитории зрителей.

Новым толчком к дальнейшему совершенствованию средств передачи движущихся изображений стало внедрение цифровых методов обработки и записи сигналов. Свойства современных цифровых систем передачи и хранения видеоданных - высокое качество воспроизводимого изображения, относительно невысокая цена, высокая гибкость в работе и широкие сервисные возможности - обусловили их ведущее место среди современных средств профессионального кинематографа и вещательного телевидения, техники зрелищных предприятий. Вместе с тем необходимость оптимизации использования каналов передачи и носителей видеоинформации привела к разработке новых методов представления видеоданных, характеризующихся устранением статистической и психофизической избыточности, присущих реальным изображениям, -методов видеокомпрессии. Один из них - MPEG-2 - стал стандартом для цифрового телевизионного вещания во всём мире.

Развитие цифровых систем в кино и телевидении имеет сравнительно недолгую, но насыщенную событиями историю и представляет собой постоянный отбор наилучших практических решений. Поэтому задача совершенствования этих систем требует научно обоснованных количественных методов оценки их качественных показателей и изучения потенциальных возможностей используемых средств [66].

Показателем совершенства воспроизводящей системы является качество создаваемого ею изображения. Сложность оценки качества изображения состоит в необходимости учёта субъективных факторов, отражающих закономерности зрительного восприятия.

С внедрением новых цифровых средств передачи изображений появляется необходимость поиска новых подходов к решению задач оценивания и контроля качества изображения. Большинство разработанных к настоящему моменту методов измерения качества изображения в цифровых кинотелевизионных системах обладают рядом свойств, ограничивающих сферу их применения [99,101,107,117,124,130]. К последним относятся: невысокая точность и плохая воспроизводимость результатов измерений, отсутствие учёта изменения свойств зрительного восприятия при разных условиях наблюдения изображения, использование оригинала в качестве опорного изображения. Методы, обеспечивающие точные и устойчивые результаты измерений качества, сложны, а измерительные приборы на их основе - дороги, что снижает эффективность их применения. Кроме того, ни один из разработанных методов не сориентирован на высокую точность измерений в окрестности порога допустимых ухудшений, то есть там, где наблюдается свойственное цифровым системам скачкообразное ухудшение качества. Поэтому задача разработки эффективного алгоритма объективных измерений качества изображения с целью совершенствования воспроизводящих свойств цифровых кинотелевизионных систем является актуальной [66].

В свете вышеизложенного, целью данной диссертационной работы является анализ существующих и разработка новых алгоритмов объективных измерений качества изображения в цифровых кинотелевизионных системах с видеокомпрессией.

Внедрение методов сжатия видеоинформации привело к появлению большого количества разнообразных искажений, не похожих на искажения в аналоговых системах [41]. Оценка качества воспроизводимого изображения по большой номенклатуре искажений трудна и требует применения сложных свёрточных алгоритмов [46,53]. Поэтому изучение искажений изображения в системах с видеокомпрессией имеет целью их классификацию по причине возникновения, определение представительных искажений, определяющих ухудшающее воздействие видеокомпрессии на воспроизводимое изображение.

Требования, предъявляемые к объективным методам оценки качества изображения, как правило, вынуждают разработчиков искать компромисс между такими характеристиками метода как простота аппаратной (программной) реализации, точность и воспроизводимость результатов, применимость метода при изменениях условий наблюдения экранного изображения, в отсутствие неискажённого изображения (оригинала) или при изменениях в алгоритме видеокомпрессии. Одновременно удовлетворить всем этим требованиям невозможно, поэтому большинство методов имеет ограниченную сферу применения. Однако при прочих равных условиях более широкой сферой применения обладают методы на основе моделей зрения. Поэтому важным этапом проводимого исследования является обоснование необходимости моделирования субъективной оценки, даваемой зрителями, с учётом особенностей зрительного восприятия. В то же время, для обеспечения простоты аппаратной реализации разрабатываемого алгоритма требуется обоснованный выбор модели зрения.

Экспериментальная проверка разрабатываемого алгоритма имеет целью определение количественной характеристики точности и достоверности получаемых с помощью него результатов.

Среди способов повышения качества изображения, воспроизводимого уже существующими кинотелевизионными системами с видеокомпрессией, выделяются предобработка и постобработка компрессируемого изображения. При этом предобработка находит гораздо более широкое применение, так как не требует никаких изменений в аппаратуре абонента, что очень важно [64], - все обработки вводятся перед компрессией на передающей стороне. Поэтому целесообразно в рамках данного исследования подтвердить применимость разработанного метода в задаче повышения качества компрессированного изображения, а именно -сформулировать требования к устройствам предобработки компрессируемого изображения и экспериментально подтвердить эффективность введённой предобработки.

С учётом вышесказанного сформулируем задачи данного исследования:

1. Описание искажений, вносимых системами видеокомпрессии на базе ДКП, и их характеристик, выявление причин и условий их возникновения, а также влияния на качество изображения, воспроизводимого указанными системами.

2. Анализ существующих алгоритмов измерения заметности артефактов видеокомпрессии и обоснование необходимости моделирования субъективной оценки, даваемой зрителями, с учётом особенностей зрительного восприятия.

3. Разработка модели субъективного восприятия, позволяющей оценивать заметность артефактов видеокомпрессии в различных условиях наблюдения изображения.

4. Экспериментальное исследование разработанного алгоритма.

5. Изучение возможностей повышения интегрального качества изображения в системах с постоянной скоростью цифрового потока за счёт снижения заметности артефактов при введении предобработки.

6. Разработка методики оптимизации параметров устройств предобработки изображения при видеокомпрессии, определение этих

Выводы к главе 4

1. Предложено использовать типичные телевизионные сюжеты с внедрёнными тестовыми элементами в качестве испытательных изображений для измерений качества изображения в системах видеокомпрессии на базе ДКП.

2. Установлено, что структуры переменного контраста являются чувствительными к квантованию коэффициентов ДКП. Показана возможность синтеза семейства тестовых структур переменного контраста с легко измеримыми характеристиками, чувствительных к сжатию цифрового потока видеоданных.

3. На основе предложенного подхода разработаны тестовые структуры, чувствительные к квантованию коэффициентов дискретного косинусного преобразования - синк-тест и шумовой тест.

4. Предложены способы оценки искажений тестовых структур и разработаны алгоритмы измерения характеристик LSn для синк-теста и

LNn для шумового теста как показателей качества компрессированного изображения.

148

5. Установлена взаимосвязь между рассчитываемыми характеристиками

LS п и LNп и экспертными оценками качества компрессированного изображения. Эта связь характеризуется высокой корреляцией (0.90 для синк-теста и 0.88 для шумового теста) и малой среднеквадратической ошибкой предсказания экспертных оценок (0.54 балла).

6. Для решения задач контроля качества изображения на различных группах телецентров определены диапазоны значений LSn и LNn, соответствующие категориям шкалы ухудшений, рекомендованной в ITU-R ВТ.500-7 [122].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработаны и экспериментально исследованы методы оценки заметности искажений, возникающих в кинотелевизионных системах со сжатием цифрового потока видеоданных, для решения задач оценки и контроля качества изображения, а также для управления им в реальном времени.

При этом получены следующие основные результаты.

1. Выявлена высокая корреляция между проявлениями различных артефактов, не зависящая от структуры изображения и степени компрессии. Показано, что блочный артефакт является представительным и может служить для оценки заметности всех артефактов.

2. Показано, что функциональная пороговая модель зрительного анализатора пригодна для оценки заметности блочного артефакта, возникающего в системах видеокомпрессии на базе дискретного косинусного преобразования.

3. На основе функциональной пороговой модели зрительного анализатора разработан метод оценки заметности артефактов видеокомпрессии, использующий D-изображение в качестве опорного и позволяющий при изменении условий наблюдения изображения предсказывать их ухудшающее воздействие на основе оценки заметности наиболее представительного артефакта - блочной структуры. Ошибка предсказания экспертных оценок в разных условиях наблюдения экранного изображения составляет 0.6 - 0.9 балла.

4. Установлено, что обработка изображения перед компрессией низкочастотным фильтром с экспоненциальной импульсной характеристикой в системах с постоянной скоростью цифрового потока, направленная на снижение его критичности, приводит к заметному (в среднем для 85% зрителей) повышению интегрального качества компрессированного изображения за счёт снижения заметности артефактов ДКП.

5. Показано, что модель порогового обнаружения базисных функций ДКП позволяет оценивать совместное ухудшающее воздействие на изображение искажений компрессии и потерь резкости и детальности.

6. Предложена итеративная методика оптимизации параметров устройств предобработки изображения при видеокомпрессии. Разработана вычислительная методика получения оптимальной ширины экспоненциальной импульсной характеристики а0Пт предварительного фильтра в системах видеокомпрессии с постоянной скоростью цифрового потока.

7. Определены значения аопт для типичных телевизионных изображений с разным сюжетным наполнением. Значения аопт в значительной степени зависят от критичности изображения и лежат в диапазоне от 0.19 для мультипликационных до 0.40 для спортивных сюжетов.

8. Установлено, что структуры переменного контраста являются чувствительными к квантованию коэффициентов ДКП. Синтезирован набор структур переменного контраста, чувствительных к компрессии цифрового потока видеоданных - синк- и шумовой тесты.

9. Предложены способы оценки искажений тестовых структур и разработаны алгоритмы измерения характеристик синк-теста и шумового теста как показателей качества компрессированного изображения. Среднеквадратичная ошибка предсказания экспертных оценок с помощью синк- и шумового тестов составляет 0.54 балла.

1. Антипин М.В. Интегральная оценка качества телевизионных изображений. Л.: Наука, 1970.-154 с.

2. Антипин М.В., Андронов В.Г., Гласман К.Ф. Квалиметрия кинотелевизионных систем: Учебное пособие. -Л.: ЛИКИ, вып. 1,1976.-124с; вып. 2, 1977.-76 с.

3. Антипин М.В., Блюмберг М.И., Кузнецова А.Л. Визуальная оценка киноизображения по резкости и зернистости.//Техника кино и телевидения, 1979, №3, с. 3-10.

4. Антипин М.В., Гласман К.Ф. Квалиметрия кинотелевизионных систем: Учебное пособие. -Л.: ЛИКИ, 1983.-111 с.

5. Бектемирова З.А., Комар В.Г. Информационная оценка качества изображения различных систем кинематографа.//Техника кино и телевидения, 1978, №3, с. 3-10.

6. Белицкий В.И. Субъективные методы интегральной оценки качества в кино и телевидении: Учебное пособие. -СПб.: СПИКиТ,1995.-32 с.

7. Белицкий В.И., Федоров С.В. Метод автоматической оценки качества передачи изображений. //Техника кино и телевидения, 1994, №10, с. 4246.

8. Беспрозванный М., Преображенский И., Рудинский И. Количественная оценка качества обслуживания зрителей.//Киномеханик, 1992, №3, с. 2030.

9. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок .- М.: Статистика, 1980.-263 с.

10. Ю.Быков Р.Е. и др. Телевидение: Уч. пособие для радиотехнических спец. вузов. -М.: Высшая школа, 1988.-248 с.

11. П.Быков Р.Е. Теоретические основы телевидения: Учеб. для вузов. -СПб.: Лань, 1998.-288 с.

12. Быков Р.Е., Гуревич С.Б. Анализ и обработка цветных и объемных изображений. М.: Радио и связь, 1984. - 248 с.

13. Былянски П., Ингрэм Д. Цифровые системы передачи. Пер. с англ. по ред. А.А. Визеля М.:Связь, 1980.-360 с.

14. Вейцман А.И., Минкевич И.Г., Смирнова Т.Н. Сопоставление инструментальной и визуальной оценки зернистости цветных обращаемых плёнок//Журнал научной и прикладной фотографии и кинематографии. 1978. - т.23. - вып.5. - с.374-376.

15. Вентцель Е.С Теория вероятностей. -М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962.-564 с.

16. Воробьёв В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преоразования., ВУС, 1997.

17. Гласман К.Ф. Видеокомпрессия // 625, 1997, №7, с.60-76.

18. Гласман К.Ф. Конференция IBC/98: теория и практика цифрового вещания.//625.-1998.-№9.-с. 38-44.

19. Гласман К.Ф. Цифровая магнитная видеозапись.//625, 1997, №10, с. 8284.

20. Гласман К.Ф., Букина А.В., Логунов А.Н., Покопцева М.Н., Шурбелев П.А. Оценка качества изображения при видеокомпрессии // Техника кино и телевидения, 1999, №8, с. 4 8-51.

21. Гласман К.Ф., Логунов А.Н. Метод оценки заметности артефактов видеокомпрессии на основе пространственно-частотной модели зрительного анализатора. Материалы конференции «Телевидение: передача и обработка изображений», СПб, 2000, с.55-57.

22. Гласман К.Ф., Логунов А.Н. Объективная оценка артефактов в системах с видеокомпрессией. Материалы Международного конгресса HAT «Прогресс технологий телерадиовещания»,TRBE'99 М.Д999.

23. Гласман К.Ф., Логунов А.Н. Предобработка изображений с целью снижения заметности артефактов видеокомпрессии // Оптический журнал. 2001. - Т. 68, № 6. - С. 5 - 26.

24. Гласман К.Ф., Логунов А.Н. Предобработка изображений с целью снижения заметности артефактов видеокомпрессии. Материалы международного конгресса «Прикладная оптика -2000» Т.1, с. 162-163.

25. Гласман К.Ф., Логунов А.Н., Лычаков В.Н., Перегудов А.Ф. Инструментальная оценка заметности артефактов видеокомпрессии.//Восьмая «Санкт-Петербургская Видеоярмарка»,НТК. Тез.докл.- 28 30 сентября 1999г.- с.67 - 68.

26. Гласман К.Ф., ЛогуновА.Н., Перегудов А.Ф., Лычаков В.Н. Объективная оценка артефактов видеокомпрессии. Техника кино и телевидения, 2000, №2.

27. Глезер В.Д. Зрение и мышление. Л.: Наука, 1985.

28. Глезер В.Д. Механизмы опознания зрительных образов. М.: Наука, 1966.

29. Глезер В.Д., Цуккерман И.И. Информация и зрение. М.;Л.; Изд-во АН СССР, 1961.

30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: «Высшая школа», 1977.

31. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1969.

32. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов. Уч. пособие для вузов.-2-е изд. перераб и доп.- М.: Радио и связь, 1990.-256 с.

33. ГОСТ 26320-84. Оборудование телевизионное студийное и внестудийное. Методы субъективной оценки качества цветных телевизионных изображений. М.: Изд-во стандартов, 1996.

34. Гофайзен О.В. и др. Закон суммирования ухудшений, вносимых каналом изображения системы цветного телевидения.//Техника кино и телевидения, 1979, №6, с. 37-42.

35. Гофайзен О.В., Басий В.Т., Медведев Ю.А., Бабич В.В. и др. Проблемы построения телевизионного квалиметра. // Техника кино и телевидения, 1993, № 5, с.37-45

36. Гофайзен О.В., Епифанов Н.И., Ляхова Т.М., Певзнер Б.М. Субъективная оценка качества цветных ТВ изображений.//Техника кино и телевидения, 1979, №2, с. 32-38.

37. Гранрат Д. Роль моделей зрения человека в обработке изображений // ТИИЭР, 1981, Т. 69, №5, с. 65-77.

38. Гребенников О.Ф. Основы записи и воспроизведения изображения (в кинематографе): Учебное пособие для вузов кинематографии. М.: Искусство, 1982. - 239 с.

39. Гребенников О.Ф. Системы записи сигналов. СПб. 1992.-76 с.

40. Дворкович В., Басий В., Дворкович А., Макаров Д. Телевизионные измерения как средство обеспечения высокого качества телевизионного вещания. 625,1999, №8, с.5-46.

41. Джакония В.Е. Запись телевизионных изображений. -Л.: Энергия, 1972.

42. Джакония В.Е., Гоголь А.А„ Ерганжиев Н.А. Телевидение: Учебник для вузов. М.: Радио и связь, 1986.

43. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.:Статистика,1978.

44. Ефимов А.С. Контрастная чувствительность зрения при наблюдении ТВ изображения // Техника кино и телевидения, 1977, №2, с.45-48.

45. Иванов И. А. Снижение размерности задач оценки качества телевизионного изображения. В сб.: Проблемы развития техники и технологии кинематографа. Вып. 8. -СПб.: 1998, с.60-61.

46. Иванов И.А. Совершенствование сверточных алгоритмов интегральной оценки воспроизводящих свойств кинотелевизионных систем. Автореферат диссертации на соискание учёной степени к.т.н. Санкт-Петербург, 2000.

47. Ивченко Б.П., Мартыщенко A.M., Монастрыский M.JI. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем. -СПб. :Лань, 1997.

48. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Монастырский М.Л. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем.-СПб.: Лань, 1997.-320 с.

49. Ишуткин Ю.М., Раковский В.В. Измерения в аппаратуре записи и воспроизведения звука кинофильмов. -М.: Искусство, 1985.

50. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятности и математическая статистика. -М.: Высш. школа., 1991. 400 с.

51. Коломенский Н.Н. Новый интегродифференциальный критерий оценки качества изображения и звука кинематографических и кинотелевизионных систем. // Техника кино и телевидения, 1992, №5, с.25-28.

52. Коломенский Н.Н., Коломенский И.Н. О логико-математических обоснованиях законов психофизики. В сб.: Труды СПИКиТ. Вып.5., 1995.

53. Королюк В .С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятности и математической статистике.-Киев.: Наукова думка, 1978.-581 с.

54. Красильников Н.Н. Статистическая теория передачи изображений. М.: Связь, 1976.-184 с.

55. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений: Теория передачи изображений и ее приложения. -М.: Радио и связь, 1986.-247 с.

56. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений: Теория передачи изображений и её приложения. М.: Радио и связь, 1986.

57. Кривошеев М.И. Основы телевизионных измерений.З-е изд., доп. и перераб.- М.: Радио и связь, 1989. 408 с.

58. Кривошеев М.И. Сигнал «стоп» многостандартности в спутниковом телевидении.//625, 1998, №1, с.68-80, №2, с. 60-71.

59. Кривошеев М.И., Гласман К.Ф. О новом подходе к оценке качества изображения в цифровых телевизионных системах с видеокомпрессией. Материалы международного конгресса HAT «Прогресс технологий телерадиовещания», TRBE'2000, М., 2000.

60. Кривошеев М.И., Мкртумов А.С., Федунин В.Г. Качество изображения и измерения в цифровом телевидении.//625, 1999, №1, с. 72-75.

61. Кривошеев М.И., Хлебородов В.А. Историческое решение для мирового телевидения, кинематографии и компьютерной индустрии. Техника кино и телевидения, 1999, №9, с.3-17.

62. Литвак И.И., Ломов Б.Ф., Соловейчик И.Е. Основы построения аппаратуры отображения в автоматизированных системах. М.:«Советское радио»Д975.

63. Логунов А.Н., Букина А.В. Оценка качества изображения в системах с видеокомпрессией. Седьмая международная видеоярмарка VideoFair'98. Научно-техническая конференция . Тезисы доклада.- 30 сентября 3 октября 1998г, с.62-63.

64. Ломов Б.Ф. Человек и техника. М.:»Советское радио», 1966.

65. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул.-2.е изд., доп. и перераб.- М.: Высшая школа, 1988.-239 с.

66. Мешков В.В. Основы светотехники. М.: Госэнергоиздат, 1961, т.2.

67. Новаковский С.В. Стандартные системы цветного телевидения. -М.: Связь,1976.-368 с.

68. ОСТ 58-18-96 Телевещание. Нормативные выходные характеристики каналов изображения, звукового сопровождения и экспертная оценка качества изображения и звук а по группам телецентров.

69. Паздерак И., Кепр М. Мультипликативный интегральный критерий качества телевизионного изображения // Техника кино и телевидения, 1976, №11, с.51-55.

70. Певзнер Б.М. Качество цветных телевизионных изображений .- 2-е изд., доп. и перераб. М.: Радио и связь, 1988. - 224с.

71. Полосин Л.Л. Качественные показатели цветного изображения. -Л.: ЛЖИ, 1984. 54 с.

72. Попов А.А. Объективные измерения качества изображения.//Техника кино и телевидения, 1999, №4, с. 21-24.

73. Прэтт У. Цифровая обработка изображений./Пер. с англ.-М.: Мир, 1982.-Книга 1-312 е., Книга 2 480 с.

74. Птачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника/ Пер. с чешек. Под ред. JI.C. Виленчика. -М.: Радио и связь, 1990.-528 с.

75. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Наука, 1979.-496 с.

76. Роуз А. Зрение человека и электронное зрение М.:Мир, 1977.

77. Рыфтин Я.А. Телевизионная система. Теория. М.: Сов. радио, 1967.-271с.

78. Симкин Б.Э. Пороговое функциональное моделирование получателя видеоинформации.//Техника кино и телевидения, 1993, №№7-9.

79. Симкин Б.Э. Различимость градаций яркости при установившемся состоянии адаптации // Техника кино и телевидения, 1989, №11, с. 19-25.

80. Симкин Б.Э. Различимость перепадов яркости в сюжетных изображениях // Сенсорные системы, 1989, т.З, №4, с.396-401.

81. Стокхэм Т. Обработка изображений в контексте моделей зрения // Обработка изображений при помощи вычислительных машин. М.: Мир,1973, с.122-137.

82. Телевидение. Под ред. Джакония В.Е. 5-е изд., перераб. и доп.-М.: Связь, 1986.-456 с.

83. Телевидение. Под ред. М.В. Антипина. М.: Сов. радио, 1974.-160с.

84. Тихомирова Г.В. Временная амплитудная чувствительность зрительного анализатора // Техника кино и телевидения, 1979, №7, с13-16.

85. Тихомирова Г.В. Временная частотная характеристика зрительного анализатора и оценка его линейности // Техника кино и телевидения, 1979, №9, с.3-9.

86. Трифонов М.И. Математическая модель наблюдателя в процессе зрительной обработки изображения. Диссертация на соискание уч. степени доктора техн. наук. Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова, 1998, Санкт-Петербург.

87. Трофимов Б.Е., Куликовский О.В. Передача изображений в цифровой форме. М.: Связь, 1980.-120 с.

88. Филимонов Р.П. Иконика на рубеже веков. Состояние и перспективы // Оптический журнал.- 1999.- т.66. №6.- с.5-26.

89. ФилимоновР.П. Синтез и статистические свойства критериев последеткторного обнаружения слабых сигналов. Диссертация на соискание уч. степени доктора физ.-мат. наук, ВНЦ «ГОИ» им. С.И.Вавилова, 1996, Санкт-Петербург. - 424с.

90. Цифровое телевидение./Под ред. М.И. Кривошеева. -М.: Связь, 1980.-264с.

91. ANSI Standard Tl.801.03-1996. Digital Transport of One-way Video Signals. Parameters for Objective Performance Assessment, 1996.

92. Antonio C. Franca Pessoa. Video Quality Assessment Using Objective Parameters Based on Image Segmentation. ITU-T, SGI2, doc 12-39-Dec. 97.

93. B.L.Jones and P.R. McManus. Graphic Scaling of Qualitative terms // SMPTE Journal, November 1986, pp. 1166-1171.

94. Baroncini V.A. Automatic Visual Quality Control in Digital TV Services. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention, pp. 425 to 430.

95. Blackwell О. M., Blackwell H.R. Visual Performance Data for 156 Normal Observers of Various Ages // Journal of IES, 1971, №10, pp.3-13.

96. Boroczky L., Ngai Y. Comparison of MPEG-2 and M-JPEG Video Coding at Low Bit Rates // SMPTE Journal, 1999, №3, pp.161-164.

97. Brydon N. Saving Bits The Impact of MCTF Enhanced Noise Reduction // SMPTE Journal, January 2002, pp.23-29.

98. Devlin, В., Walland, P., 1998. Test card M bitstreams for DVB test and measurement. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention, pp 409 to 412.

99. Evaluation of new methods for objective testing of video quality: objective test plan. Co-chair objective testgroup VQEG, KPN Research. International

100. Telecommunication Union. Telecommunication Standardization Sector. Study Period 1997-2000. COM 12 September 1998.

101. Fechter F. Objective Beuteilung der Qualitat komprimirter Bildfolger: Ein heuristisch optimiertes Modell.// Fernseh-und Kinotechnik, 1998, Jg. 52, №7, S. 4 17-421.

102. Fibush D. and Ravel M., 1998. Objective picture quality measurement: expectations today and tomorrow. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention, pp.418 to 424.

103. Fibush D. Overview of Picture Quality Measurement Methods. Contribution to IEEE Standards Subcommittee. Committee: G-2.1.6 Compression and Processing Subcommittee. Tektronix. May 6, 1997.

104. Fibush D. Practical Application of objective picture quality measurement. Proceedings of 1998 Internationl Bradcasting Convention, 1998, pp. 418424.

105. Fibush D. Proposed Test Scenes for a Measurement Instrument. Contribution to IEEE Standards Subcommittee. Committee: G-2.1.6 Compression and Processing Subcommittee . Tektronix. August 5, 1997.

106. Gardiner P.N., Tan K.T. Development of a perceptual distortion meter for digital video. Proceedings of 1997 Internationl Bradcasting Convention, 1998.

107. Glasman C., Andronov V., Bukina A. and Vasilyev O., 1997. Subjective assessment of compression systems by trained and untrained observers. Proceedings of 1997 International Broadcasting Convention, pp. 476 to 481.

108. Glasman C., Bukina A., Logunov A, Pokoptseva M., Shourbelev P., 1998. Interval-scaled picture quality evaluation of compression systems based on paired com parisons. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention pp. 450 to 455.

109. Glasman C.F., Logunov A.N., Peregoudov A.F., Lichakov V.N. Video Compression Artefacts: Predicting the Perceptual Ratings. Proceedings of 1999 Internationl BradcastingConvention,1999.

110. Glasman C.F., Logunov A.N., Peregoudov A.F., Lichakov V.N. Predicting the perceptual ratings of compression artefacts for different viewing conditions. Proceedings of 2000 Internationl Bradcasting Convention.

111. ISO/IEC 11172-2. Information Technology coding of moving pictures and associated audio for digital storage media up to about 1.5 Mbit/s: Part 2 video, 1993.

112. ITU-R BT.500-7. Methodology for the subjective assessment of the quality of television picture, 1995.

113. Janko B. 1998. Measuring the Quality of Compression Systems in Composite Video Environments. Proceedings of 1998 International Broadcasting Convention , pp . 403 to 408.

114. Knee M. A Single-Ended Picture Quality Measure for MPEG-2. Proceedings of 2000 Internationl Bradcasting Convention,2000, pp.95-100.

115. Lakhani G. Improved Equations for JPEG's Blocking Artifacts Reduction Approach. IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 1997, vol.7, №7, pp.930-934

116. Lauterjung J. Picture Quality Measurement. Proceedings of 1998 Internationl Bradcasting Convention, 1998, pp.413-417.

117. Lodge N. K. and Wood, D., 1996. New Tools for evaluating the quality of digital television results of the MOSAIC project. Proceedings of the International Broadcasting Convention. September 1996. pp. 323-330.

118. Lubin J. A human vision system model for objective picture quality measurement, Proceedings of 1997 International Broadcasting Convention, pp.498 to 503.

119. Lubin J. A human vision system model for objective picture quality measurements. Proceedings of 1997 Internationl Bradcasting Convention, 1997.

120. Lubin J. Sarnoff JND Vision Model. Contribution to IEEE Standards Subcommittee. Committee: G-2.1.6 Compression and Processing Subcommittee. Sarnoff Corporation. August, 1997.

121. Lubin, J., 1997. A human vision system model for objective picture quality measurements. 1997 International Broadcasting Convention, pp 498 to 503.

122. Nagato Narita. Graphic Scaling and Validity of Japanese Descriptive Terms Used in Subjective-Evaluation Tests // SMPTE Journal, July 1993, pp. 616622.

123. Pennebaker W.B., Mitchell J.L. JPEG Still Image Data Compression Standard, Van Nostrand Reinhold,1993.

124. Peterson H., Ahumada A., Watson A. An Improved Detection Model for DCT Coefficient Quantization. SPIE, vol. 1913, pp. 191-201.

125. Rec. ITU-T H.262 ISO/IEC 13818-2. Information Technology Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio Information: Video, 1994.

126. Rohaly A.M., Janko В., Patel K.,Durant L. Objective Picture Quality Measurement New Understandings. Proceedings of 2000 International Bradcasting Convention, 2000.

127. Schade O.H. Optical and photoelectric analog of the eye // JOSA, 1956, vol.46, №9, pp.721-739.

128. Switkes E., Bradley A., De Valois K.K. Contrast dependence and mechanisms of masking interactions among chromatic and luminance grating163

129. Journal of the Optical Society of America A, 1998, vol.5, №7, pp.11491162.

130. Trauberg M., 1998. Ein neues Verfahren fuer die Bildqualitaetsueberwachung in MPEG-basierten Uebertragungs-systemen. Proceedings of 18. Jahrestagung FKTG 1998 Erfurt/Germany.

131. Van Nes F.L., Koenderink J.J., Bouman M.A. Spatiotemporal Modulation Transfer in the Human Eye // Journal of the Optical Society of America, 1967, vol.21, pp. 1082-1088.

132. Watson A. A singlechannel model does not predict visibility of asynchronous gratings // Vision Research, 1981, vol.21, pp.1799-1800.

133. Watson A. Transfer of contrast sensitivity in linear visual networks. Visual Neuroscience, 1992, vol.8, p. 65 76.

134. Watson A., Nachmais J. Summation of asynchronous gratings // Vision Research, 1980, vol.20, pp.91-94.

135. Watson A., Solomon J., Ahumada A. DCT Basis Function Visibility: Effects of Viewing Distance and Contrast Masking. Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV, pp.99-108, 1994.