Multimédia technológiák alapjai gyakorlat II.

Hasonló dokumentumok
Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Fraktál alapú képtömörítés p. 1/26

Új kódolási eljárás, a szabvány július óta elérhető

MPEG-1 MPEG-2.

Multimédia technológiák alapjai gyakorlat I-II.

Adatrejtés videóban. BME - TMIT VITMA378 - Médiabiztonság feher.gabor@tmit.bme.hu

Az indexelés újdonságai Oracle Database 12c R1 és 12c R2

A digitális földfelszíni mûsorszórás forráskódolási és csatornakódolási eljárásai

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció

Éldetektálás, szegmentálás (folytatás) Orvosi képdiagnosztika 11_2 ea

VIDEOTECHNIKA. Előadásvázlat. Mócsai Tamás BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék szeptember

Híradástechikai jelfeldolgozás

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Így működik a H.264 kódolás

Számítógépes Arc Animáció

Matematikai geodéziai számítások 5.

Jelek és rendszerek Gyakorlat_02. A gyakorlat célja megismerkedni a MATLAB Simulink mőködésével, filozófiájával.

VIDEOTECHNIKA Az MPEG szabványcsalád

Precíziós mérőeszközök rövid ismertetője

XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában

NTSC, PAL és SECAM lefedettség

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

Leica ScanStation C10 A Minden az egyben lézerszkenner bármilyen feladatra

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Képszerkesztés elméleti kérdések

PMW-400 az új Broadcast kamera

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Új dimenziók a műsorterjesztésben H.265 HEVC

Yottacontrol I/O modulok beállítási segédlet

3.5. Videotömörítési algoritmusok

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Fájlszervezés. Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése

Mé diakommunika cio MintaZh 2011

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei

HiWatch VIDEO MEGFIGYELÉSI MEGOLDÁSOK KISVÁLLALATI ÉS LAKOSSÁGI FELHASZNÁLÁSRA. Professzionális biztonság egyszerűen

Önálló labor beszámoló Képek szegmentálása textúra analízis segítségével. MAJF21 Eisenberger András május 22. Konzulens: Dr.

Pesti Kálmán: A H.264 eszközkészlete és előnyei a korábbi videó tömörítési eljárásokkal szemben DIPLOMAMUNKA. Pesti Kálmán.

Tömören a tartalomról Transzkódolási eljárások HFC szemmel

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

Főbb jellemzők INTELLIO VIDEO SYSTEM 2 ADATLAP

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

Komputeralgebra rendszerek

HiWatch VIDEO MEGFIGYELÉSI MEGOLDÁSOK KISVÁLLALATI ÉS LAKOSSÁGI FELHASZNÁLÁSRA. Professzionális biztonság egyszerűen

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

1.1 Emisszió, reflexió, transzmisszió

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás

Súlyozott automaták alkalmazása

12. Képtömörítés. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (

Hogyan kell 3D tartalmat megtekinteni egy BenQ kivetítőn? Minimális rendszerkövetelmények 3D tartalom lejátszásához BenQ kivetítőn:

Számítógépes látás alapjai

TV2 Csoport Zrt TECHNIKAI SPECIFIKÁCIÓ

Fuzzy Rendszerek. 3. előadás Alkalmazások. Ballagi Áron egyetemi adjunktus. Széchenyi István Egyetem, Automatizálási Tsz.

ELŐREHOZOTT JÖVŐ A MEGÚJULT F SOROZAT. Budapest, március 5.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A maximum likelihood becslésről

Algoritmuselmélet 7. előadás

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

Képszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai

0 0 1 Dekódolás. Az órajel hatására a beolvasott utasítás kód tárolódik az IC regiszterben, valamint a PC értéke növekszik.

Alapfogalmak folytatás

MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

DMX Analyser. DMX-512 jel és kábel teszter, Recorder, Repeater. Kezelési útmutató

A MULTIMÉDIA TECHNOLÓGIÁK

Hipotézis vizsgálatok

A MATLAB programozása. Féléves házifeladat. RGBdialog

O ( 0, 0, 0 ) A ( 4, 0, 0 ) B ( 4, 3, 0 ) C ( 0, 3, 0 ) D ( 4, 0, 5 ) E ( 4, 3, 5 ) F ( 0, 3, 5 ) G ( 0, 0, 5 )

Főbb jellemzők ADATLAP ILD-310E-BL TÍPUSÚ HÁLÓZATI CSŐKAMERA FEDÉLZETI INTELLIGENCIÁVAL 75 IR LED* IR-megvilágítás 110 méterig

NHDR-3104AHD-II NHDR-3108AHD-II NHDR-3116AHD-II NHDR-5004AHD-II NHDR-5008AHD-II NHDR-5016AHD-II NHDR-5204AHD NHDR-5208AHD. Telepítői Segédlet

A MULTIMÉDIA TECHNOLÓGIÁK ALAPJAI Előadásvázlat. BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék 2015.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Beszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás. Csapó Tamás Gábor

2. Algebrai átalakítások

Mérnökgeodéziai hálózatok feldolgozása

TEE Informatikai eszközök beszerzése az Eszterházy Károly Főiskola részére a TÁMOP C-11/1/KONV

A videojel bitsebesség csökkentési eljárásai

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Egy gazdasa gmatematikai modell An economical mathematics model

VIDEOTECHNIKA. Előadásvázlat. Mócsai Tamás BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék szeptember

Kísérlettervezés alapfogalmak

7. Régió alapú szegmentálás

Automatikus irányzás digitális képek. feldolgozásával TURÁK BENCE DR. ÉGETŐ CSABA

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Áramkörök elmélete és számítása Elektromos és biológiai áramkörök. 3. heti gyakorlat anyaga. Összeállította:

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

2. Elméleti összefoglaló

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás

STATISZTIKAI PROBLÉMÁK A

ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem. Jelfeldolgozás. ANTAL Margit. Adminisztratív. Bevezetés. Matematikai alapismeretek.

Átírás:

Videotömörítési eljárások tesztelése, minősítése - minőségi metrikák Multimédia technológiák alapjai gyakorlat II. 2015 1. Objektív video minőségi metrikák 1.1. PSNR A legelterjedtebb videominőségi metrika. A négyzetes középhibából (MSE) származtatható MSE = 1 M N M 1 i=0 N 1 [A(i, j) Â(i, j)]2 (1) j=0 ahol A egy M N-es képmátrix, és  annak kódolt/tömörített változata. Ebből a PSNR ( MAX 2 ) PSNR = 10 log I 10 MSE ( ) MAX I = 20 log 10 MSE (2) (3) = 20 log 10 (MAX I ) 10 log 10 (MSE) (4) 1

1 Objektív video minőségi metrikák ahol MAX I a maximális dinamikatartomány (amplitúdó), az adott bitmélység mellett. Jellemzően MAX I = 2 b 1 b bites ábrázolás esetén. Jellemzően 30 db PSNR fölött elfogadható, 40 db PSNR fölött jó/kiváló kéminőségről beszélhetünk. A PSNR érték a szubjektív minősítési tesztek eredményeivel 0.5-0.8- as korrelációt mutat. Színes képek/videók minősítésére elterjedten használt a következő súlyozott metrika: WPSNR = 0.8 PSNR Y + 0.1 PSNR Cb + 0.1 PSNR Cr (5) 1.2. SSIM A PSNR mellett a másik elterjedt, és a szubjektív minősítési tesztek eredményeivel jelentősen jobb korrelációt (0.9 fölötti korreláció) mutató metrika az Structural Similarity Index. Az MSE alapú hibamértékek esetén azt feltételezzük, hogy az érzékelt minőségromlás szoros kapcsolatban áll a hibajel (pl. négyzetes különbség) észlelésével. A legtöbb perceptuális objektív metrika különböző súlyozást használ a hibajelre, attól függően, hogy a hibajel különböző komponensei (pl. térbeli komponensek, vagy dekorrelált színcsatorna komponensek) mennyire észlelhetőek. Ezen modellek különböző pszichofizikai méréseken alapulnak, de ezen mérések általánosíthatósága erősen korlátozott. Ezért a legbonyolultabb HVS-modell alapú metrikák sem feltétlenül korrelálnak sokkal jobban a szubjektív értékelésekkel, mint az egyszerűbb modellekre épülő metrikák. A természetes képek erősen strukturáltak: a képek szomszédos pixeljei között jelentős a korreláció, és ez a korreláció jelentős információt hordoz a képen ábrázolt objektumok térbeli struktúrájáról. Az emberi látórendszer alapvetően arra adaptálódott, hogy a látómezőben észlelt objektumok struktúráját feldolgozza, így a struktúrát illető információ változás a képminőség romlásának jó becslője lehet. A látómezőben észlelt objektumok felületéről a szemünkbe érkező fény spektrális eloszlása a környezeti megvilágítás spektrális eloszlásának és a felület reflektanciájának szorzata, de az agy által értelmezett struktúra független a környezeti megvilágítástól. Ezért ha a strukturális információ kinyerésére törekszünk, akkor a környezeti megvilágítás hatását el kell különítenünk a képi információban. A strukturális információ a képi adat alapján úgy definiálható, hogy függetlenítjük a képi adatot az átlagos fénysűrűségtől, és az átlagos kontraszt értéktől. 2

1 Objektív video minőségi metrikák A képi hasonlóság ezután három attribútum alapján jellemezhető: fénysűrűség, kontraszt és strukturális hasonlóság. A megvilágítás hatása az átlagos fénysűrűséggel jellemezhető. A strukturális információ kinyeréséhez kivonjuk a kép fénysűrűségéből az átlagos fénysűrűséget, majd az átlagos kontraszttól való függetlenítés céljából a képi adatot elosztjuk a szórással, vagyis normalizáljuk egységnyi szórásértékre. Két kép megfelelő N N-es blokkja közötti hasonlóságot tehát a blokkon belüli világosságértékek (fénysűrűség) statisztikai jellemzői (µ x és µ y várható érték, σ 2 x és σ 2 y szórásnégyzet és a két jel σ xy kovarianciája) alapján becsülhetjük meg, három jellemzőt tekintve: Világosság- (l), a kontraszt- (c) és a strukturális (s) hasonlóság: l(x, y) = 2µ xµ y µ 2 x + µ 2 y (6) c(x, y) = 2σ xσ y σ 2 x + σ 2 y (7) ahol s(x, y) = σ xy σ x σ y (8) σ xy = 1 N 1 N (x i µ x )(y i µ y ) (9) i Ezek szorzatából már adódik egy hasonlósági index, de numerikusan instabil a metrika, ha bármely nevező közel van a nullához. Ezért a gyakorlatban használt alakja: SSIM(x, y) = l(x, y) c(x, y) s(x, y) (10) (2µ x µ y + c 1 )(2σ xy + c 2 ) SSIM(x, y) (µ 2 x + µ 2 y + c 1 )(σx 2 + σy 2 + c 2 ) (11) ahol, c 1 = (k 1 L) 2 és c 2 = (k 2 L) 2 és L a maximális dinamikatartomány L = 2 b 1 b bit esetén. Az SSIM indexet mozgó ablakkal (általában 8x8-as ablakmérettel) átlagolva a teljes képre kiszámítják. Értéke 0 és +1 között változik, +1 érték esetén a két kép megegyezik. Hasonlóan a WPSNR-hez, hasonlóan heurisztikus módon definiálhatjuk a WSSIM- 3

et színes képek minőségromlásának minősítésére: WSSIM = 0.8 SSIM Y + 0.1 SSIM Cb + 0.1 SSIM Cr (12) 2. Video tömörítések vizsgálata A gyakorlat során az MPEG-2 (Long-GOP és Intra), valamint a H.264/AVC (Long- GOP és Intra) tömörítési eljárásokat fogjuk megvizsgálni, alapvetően a következő szempontok alapján: Szekvencia átlagos PSNR értéke a videóbitsebesség függvényében (mind a 4 kódolási típusra), néhány tipikus (rövid) tesztszekvencia esetére Szekvencia átlagos SSIM értéke a videóbitsebesség függvényében, néhány tipikus (rövid) tesztszekvencia esetére Ugyanazon szekvenciák esetén azonos PSNR, SSIM illetve szubjektív képminőséghez szükséges bitsebesség a 4 kódolási típus esetében Ugyanazon szekvenciák esetén Long-GOP stuktúra beállításainak (GOP hossza, B képek száma, mozgáskeresési módszer, és annak pontosság, stb.) hatása a szubjektív képminőség mellett a PSNR (és SSIM) értékekre, és a bitsebességre A H.264 kódoló összetett statisztikai outputjának elemzése különböző tesztszekvenciákra 2.1. Az FFMPEG MPEG-2 kódolájának beállításai ffmpeg -i inputfile.avi -vcodec mpeg2video parameterek outputfile.m2v Lehetséges paraméterek: -bf : B képek száma -g : GOP méret -b:v : Videó bitsebesség (bit/s - ban!) - qpel : 1/4 pixeles mozgásbecslés - qprd : Rate/distortion alapú optimalizálás a qpel használatánál - intra : Csak intra kódolás -qmax : Maximális kvantálási skálafaktor (VBR kódolás esetén) (1-31) 4

-qscale: Kvantálási skálafaktor (1-31) -qmin : Minimális kvantálási skálafaktor (VBR kódolás esetén) (1-31) -minrate: Minimális videó bitsebesség (bit/s - ban!) -maxrate: Maximális videó bitsebesség (bit/s - ban!) CBR / VBR : Vajon hogyan definiáljuk ez alapján? -psnr: psnr kijelzés kérése -me_method xxx: mozgáskeresési módszer -me_range: Mozgáskeresés max. sugara (pixelben) dia: (diamond) a legegyszerűbb és leggyorsabb kereső, 4 irányba indul el, 1-1 pixelt és kiválasztja a legjobb vektort hex: (hexagon) a fentihez hasonló de lényegesen hatékonyabb, 6 pontot vizsgál meg 2 pixel távolságban umh: (uneven multi-hex) a hexnél lényegesen lassabb, mert egy complex hexagon alakú mintán halad végig a nehezebben megtalálható vektorok érdekében. Az me_range parameter szabályozza, milyen messzire mehet esa: (exhaustive) intelligens keresőalgorutmus, mely a me_range opció által határolt területet kompletten végigkeresi, az umh-nál jóval lassabb ám nincs gyakorlati előnye full : Teljes mozgáskeresés 2.2. Az FFMPEG libx264 kódolójának fontosabb beállításai - crf (crf): Konstans bitsebesség-faktor tömörítő használata (Constant Ratefactor), a célzott minőséget lehet paraméterként megadni. (0-51) 0: veszteségmentes tömörítés - qp (qp): konstans kvantálási skálafaktor - b : bitsebesség állítása - bf : egymást követő B képek száma - qmax (qpmax) Maximális kvantálási skálafaktor - qmin (qpmin) Minimális kvantálási skálafaktor 5

- refs : referenciaképek száma - me_range : Mozgáskeresés tartománya - me_method : Mozgáskeresés módszere: dia (dia) Diamond search with radius 1 (fastest). epzs is an alias for dia. hex (hex) Hexagonal search with radius 2. umh (umh) Uneven multi-hexagon search. esa (esa) Exhaustive search. tesa (tesa) Hadamard exhaustive search (slowest). - subq : A szubpixel mozgásbecslés finomságát határozza meg. 0-9 között állítható, az alapérték a 7. 0. fullpel only 1. QPel SAD 1 iteration 2. QPel SATD 2 iterations 3. HPel on MB then QPel 4. Always QPel 5. Multi QPel + bi-directional motion estimation 6. RD on I/P frames 7. RD on all frames 8. RD refinement on I/P frames 9. RD refinement on all frames - kódolási preset-ek : preset ultrafast,superfast, veryfast, faster, fast, medium, slow, slower, veryslow, placebo Az alapértelmezett preset a medium. A presetek által kijelölt beállítások listája : http://dev.beandog.org/x264_preset_reference.html 6

2.3. x264 kódoló kimenti információi Tipikus x264 kimenet a kódolást követően (magyarázat mindig a kimeneti szekció alatt): avis [info]: 1280x720 @ 1.77 fps (40997 frames) yuv4mpeg: 640x480@30/1fps, 0:0 x264 [info]: 352x288 (given by file name) @ 25.00 fps A bemeneti forrástól függően a fenti sorok egyike jelenik meg, és az avisynth, y4m illetve yuv bemenetre vonatkozik. x264 [info]: using cpu capabilities: MMX2 SSE2Fast SSSE3 Cache64 Az x264 jelöli, hogy milyen elérhető processzor parancskészleteket talált x264 [info]: profile High, level 4.0 bit depth 9 Információ az alkalmazott H.264 profilról és szintről ami a tömörítési konfigurációs beállítások eredménye. 8 bitnél magasabb csatornánkénti kvantálás esetén ez is kijelzésre kerül. x264 [info]: frame I:461 Avg QP:16.16 size: 51489 PSNR Mean Y:45.96 U:50. V:49.59 Avg:46.85 Global:44.69 x264 [info]: frame P:11836 Avg QP:17.35 size: 28198 PSNR Mean Y:42.89 U:4 V:46.95 Avg:43.81 Global:42.82 x264 [info]: frame B:28700 Avg QP:16.99 size: 11522 PSNR Mean Y:41.85 U:4 V:45.32 Avg:42.68 Global:42.27 A három képtípusra vonatkozó statisztikai adatok: a kódolás során készített összes képkocka száma, az átlagos makroblokk kvantáló, az átlagos képkocka méret és azkapcsolódó PSNR statisztikák. x264 [info]: consecutive B-frames: 3.5% 10.8% 20.6% 28.2% 16.8% 4.5% 15.6 Az egymást követő B[U+2010]frame[U+2010]ek száma és eloszlása, egytől sor x264 [info]: mb I I16..4: 18.3% 52.4% 29.2% x264 [info]: mb P I16..4: 3.6% 9.4% 3.0% P16..4: 45.3% 18.5% 10.0% 0.0% 0.0% skip:10.3% x264 [info]: mb B I16..4: 0.3% 1.0% 0.2% B16..8: 35.2% 1.4% 1.6% direct: 6.1% skip:54.3% L0:50.6% L1:43.0% BI: 6.3% 7

A három makroblokk típusra vonatkozó statisztikák: azt jelölik, hogy a bennük lévő partíciók mekkora része I illetve natív. Az I partícióra vonatkozó 3 szám 16x16, 8x8 and 4x4 méreteket jelöl, míg a P és B partícióknál található 5 szám 16x16, 16x8/8x16, 8x8, 8x4/4x8 and 4x4 méretekre vonatkozik. A direct érték a skip vectort használó, residual nélküli makroblokkok aránya, míg a skip érték a residual skip vectoros makroblokkok aránya. x264 [info]: final ratefactor: 27.45 Csak ABR menetnél kijelzett érték, a kódolás átlagos kvantálási paraméter x264 [info]: 8x8 transform intra:59.0% inter:63.9% x264 [info]: direct mvs spatial:99.3% temporal:0.7% Képkockák aránya a különböző direct/skip vector számítási metódus tekintetében. x264 [info]: ref P L0 46.2% 18.9% 13.6% 7.7% 6.9% 6.6% x264 [info]: ref B L0 51.2% 20.8% 13.7% 9.2% 5.2% x264 [info]: ref B L1 84.7% 15.3% Makroblokkok aránya a különböző képtípusoknál attól függően, hogy mennyi referenciát használnak. x264 [info]: coded y,uvdc,uvac intra: 39.9% 60.7% 56.2% inter: 29.3% 47.8 Intra és inter makroblokkok aránya világosságjel, színkülönbség jel DC és AC szerint x264 [info]: i16 v,h,dc,p: 47% 42% 8% 3% x264 [info]: i8 v,h,dc,ddl,ddr,vr,hd,vl,hu: 3% 87% 7% 0% 0% 1% 0% 0% 1% x264 [info]: i4 v,h,dc,ddl,ddr,vr,hd,vl,hu: 24% 27% 18% 6% 5% 5% 4% 5% 7% x264 [info]: i8c dc,h,v,p: 33% 51% 12% 4% Kijelzi a különböző intra becslő módok arányát 4x4, 8x8 világosságjel, 16x16 és 8x8 színkülönbségjel makroblokkok szerint, ahol v - vertical h - horizontal dc - mean of corner pixels touching this macroblock ddl - diagonal down-left ddr - diagonal downright vr - vertical-right hd - horizontal-down vl - vertical-left hu - horizontal-up p - plane 8

3 Mérési feladat x264 [info]: Weighted P-Frames: Y:5.2% Súlyozott P referencia[u+2010]képkockák aránya. x264 [info]: kb/s:237.1 Az x264 kódoló kimeneti bitsebessége a fájlkonténer írás idejét nem beszámítva. encoded 300 frames, 119.24 fps, 722.37 kb/s Az utolsónak kijelzett statisztika a kódolt képkockák számát, a kódolás sebességét és bitsebességét tartalmazza. 3. Mérési feladat A gyakorlatvezető által kijelölt teszt szekvenciák kódolását végezzük el MPEG-2 kódolással, és H.264/AVC. A kódolás mindkét esetben történjen konstans bitsebességgel. A kódolást végezzük el 1Mbps,2Mbps,3Mbps,5Mbps,8Mbps, és 10Mbps bitsebességekre. A H.264 kódolás esetén végezzük el a kódolást legalább két (szélsősges, pl. ultrafast,veryslow) preset beállítás mellett. Vegyük fel a szekvenciára átlagolt bitsebesség-képminőség görbét mind az MPEG-2, mind a H.264/AVC kódolóra a PSNR és az SSIM képminőségmetrikákkal. A képminőség elemzést végezzük a qualityanalyzer.m MATLAB script segítségével! Hasonlítsuk össze azonos bistebesség mellett az MPEG-2 és a H.264/AVC képminőségét. Hasonlítsuk össze a presetek hatását a képminőségre. 9