Méthodes subjectives et objectives et autres idées.
Méthodes subjectives et objectives et autres idées.
Dans le monde numérique d'aujourd'hui, la compression vidéo est essentielle pour stocker, diffuser et distribuer efficacement le contenu vidéo. Que vous regardiez un film à grand spectacle au cinéma, que vous diffusiez une émission en continu sur votre téléphone ou que vous produisiez du contenu de haute qualité, il est essentiel de maintenir un bon équilibre entre la taille du fichier et la qualité visuelle. Mais comment mesurer la qualité de la compression vidéo ?
La qualité de la compression vidéo peut être évaluée à l'aide de deux approches principales : les mesures subjectives (perception humaine) et les mesures objectives (basées sur des données). Ces deux méthodes, ainsi que les facteurs propres à workflow, jouent un rôle important pour déterminer si la vidéo compressée répond aux normes de qualité souhaitées. Cet article explique ces méthodes et vous donne les outils nécessaires pour mieux comprendre les évaluations de la qualité vidéo.
Qualité vidéo subjective :
How Does It Lookto the Human Eye?
Qualité vidéo subjective :
How Does It Lookto the Human Eye?
Les mesures subjectives de la qualité vidéo reposent sur la perception humaine - comment la vidéo apparaît au spectateur dans différentes conditions. Ces méthodes se concentrent sur la manière dont les personnes perçoivent la vidéo, en tenant compte de l'environnement, de la distance de visualisation et du dispositif d'affichage.
Distance d'observation et environnement
La distance de visualisation influe considérablement sur la qualité vidéo perçue. Par exemple :
- Le théâtre: Dans un environnement contrôlé tel qu'un théâtre, la distance de visualisation est prédéterminée et le spectateur est souvent loin de l'écran, ce qui rend les artefacts moins perceptibles.
- Salon: Dans une configuration domestique typique, les spectateurs sont assis à une distance modérée du téléviseur, où des artefacts de compression modérés peuvent être visibles mais tolérables.
- Appareil mobile: Sur un téléphone, les spectateurs tiennent l'appareil plus près de leur visage, ce qui signifie que même les petits défauts de compression peuvent être facilement détectés.
Comparaison côte à côte
Une méthode simple et courante consiste à comparer directement la vidéo non compressée et la vidéo compressée côte à côte. Cela permet aux spectateurs de repérer les différences de qualité telles que les changements de couleur, les blocages ou les flous.
Test de scintillement
Le test de scintillement est une méthode plus avancée et plus exigeante utilisée pour détecter les différences de qualité subtiles, en particulier dans le cas d'une compression presque sans perte. Cette méthode fait alterner les images de la vidéo originale et de la vidéo compressée, ce qui permet à l'œil humain de repérer plus facilement les différences, même mineures. Le scintillement met en évidence toute incohérence dans l'image, ce qui en fait un test efficace pour l'évaluation des vidéos de haute qualité. Cette méthode très exigeante a été utilisée pour la normalisation de la compression JPEG XS.
Qualité vidéo objective :
Ce que les données nous apprennent sur la compression
Qualité vidéo objective :
Ce que les données nous apprennent sur la compression
Les mesures objectives de la qualité vidéo fournissent une analyse de la qualité vidéo basée sur des données. Ces méthodes utilisent des modèles mathématiques pour évaluer la qualité vidéo sur la base d'un ensemble de critères prédéfinis, indépendamment de la perception humaine. Elles sont très utiles pour détecter des problèmes qui peuvent être difficiles à percevoir par l'œil humain.
Mesures communes :
- PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) : Mesure la différence entre la vidéo originale et la vidéo compressée. Des valeurs plus élevées indiquent généralement une meilleure qualité, mais le PSNR ne correspond pas toujours parfaitement à la perception visuelle humaine.
- SSIM (indice de similarité structurelle) : Il se concentre sur les informations structurelles de l'image (telles que les textures et les bords) et les compare entre les images originales et les images compressées. Le SSIM est souvent mieux corrélé à la qualité perçue que le PSNR.
- VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion) : Développé par Netflix, VMAF combine plusieurs mesures pour fournir une prédiction plus holistique de la qualité vidéo perçue par l'homme. Elle est largement considérée comme l'une des méthodes les plus robustes et les plus fiables pour évaluer la qualité d'une vidéo.
Artéfacts temporels
Certains problèmes de compression se développent au fil du temps, au lieu d'être perceptibles sur une seule image. Les artefacts temporels, tels que les artefacts de mouvement ou les problèmes causés par la perte de paquets, peuvent s'accumuler et perturber l'expérience visuelle. C'est pourquoi des modèles objectifs tels que le VQM (Video Quality Metric) ou l'indice MOVIE prennent en compte les aspects temporels de la vidéo pour fournir des évaluations plus précises de la qualité vidéo à long terme
Paramètres critiques Workflow :
Qualité vidéo en production et en distribution
Paramètres critiques Workflow :
Qualité vidéo en production et en distribution
Au-delà des mesures subjectives et objectives, il est essentiel de tenir compte du contexte d'utilisation de la vidéo. Le site workflow d'une vidéo - qu'elle soit en cours de production, de distribution ou de consommation - peut influencer les mesures de compression les plus importantes.
Déficiences visuelles
Des artefacts de compression tels que le blocage, le flou ou l'étalement peuvent être introduits à des débits binaires faibles ou lorsque la compression est trop agressive. Différents codecs produisent différentes déficiences visuelles :
- Artéfacts de blocage : Blocs carrés visibles ou pixellisation, souvent dus à des zones sombres ou plates fortement comprimées.
- Artéfacts flous/lissés : Une perte de netteté ou de détails, une qualité du codec à base d'ondelettes en mode bas débit, par rapport aux anciennes technologies JPEG ou MPEG qui produisent des artefacts de blocage.
Robustesse de la production multigénérationnelle
Dans la production workflows, la vidéo peut subir plusieurs cycles d'encodage et de décodage. C'est ce que l'on appelle la robustesse multigénérationnelle, qui est essentielle pour garantir que la vidéo conserve une qualité élevée après plusieurs montages. Certains codecs, tels que les codecs intra-trame comme JPEG XS, sont plus performants dans ces scénarios, car chaque image est compressée indépendamment et grâce à une profondeur de bits élevée et à des capacités d'allocation de débit précises. L'utilisation de codecs intra-trame modernes réduit le risque de perte de qualité cumulative.
Propagation des erreurs dans la distribution
Dans le cadre de la distribution workflows, où la vidéo est consommée par l'utilisateur final sans autre forme de procès, les codecs inter-trames sont souvent utilisés pour compresser efficacement la vidéo. Ces codecs s'appuient sur les données des images voisines pour obtenir une compression élevée. Cependant, ils sont plus vulnérables à la propagation des erreurs, les erreurs de compression dans une image pouvant affecter plusieurs images, ce qui entraîne une dégradation notable au fil du temps.
Conseils supplémentaires :
- Outils de test : Si vous souhaitez explorer plus avant les mesures de qualité vidéo, des outils tels que FFmpeg, VMAF de Netflix ou intoPIX internal Toolbox constituent d'excellents points de départ pour réaliser des évaluations subjectives et objectives.
- Experimentation with JPEG XS versus Other codecs: If you want to experiment the quality of JPEG XS, simply contact us ! We have made many comparisons with other standards, looking at quality measurements and the overall associated performances such as latency, power consumption, hardware and software complexity.
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