HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

حاجزات تطبيق مقاييس عدم المرجعية في تحليل جودة الفيديو المضغوط: بمثال قياس عدم المرجعية NIQE

Anastasia Zvezdakova; Dmitriy Kulikov; Denis Kondranin; Dmitriy Vatolin

الملخص

يحلل هذا البحث تطبيق مقياس الجودة بدون مرجع (NIQE) في مهمة مقارنة كودات الفيديو. تم اكتشاف ووصف عدد من القضايا المتعلقة بسلوك المقياس على مقاطع الفيديو. يُظهر المقياس درجات متطرفة على الإطارات السوداء والإطارات ذات الألوان الصلبة. ساعدت تقنية التسطيح المقترحة لدرجات جودة المقياس على تحسين النتائج في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، يُظهر NIQE درجات جودة منخفضة لمقاطع الفيديو ذات النصوص التفصيلية ودرجات أعلى لمقاطع الفيديو ذات معدلات البت المنخفضة بسبب تشويه هذه النصوص بعد الضغط. رغم أن NIQE أظهر نتائج طبيعية للكثير من مقاطع الفيديو التي تم اختبارها، إلا أنه ليس شاملًا ولا يمكن استخدامه حاليًا للمقارنات بين كودات الفيديو.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
حاجزات تطبيق مقاييس عدم المرجعية في تحليل جودة الفيديو المضغوط: بمثال قياس عدم المرجعية NIQE | مستندات | HyperAI