DoDanh gia he thong TH so mat dat

MPQM Moving Picture Quality Metric Thang đo chất lượng ảnh động MSE Mean Square Error Sai số bình phương trung bình NTSC National Television System Committee Hội đồng hệ thống truyền hìn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Phạm Thị Thu Thủy

CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO, ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG

HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Điện tử - viễn thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Phạm Thị Thu Thủy

CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO, ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG

HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Điện tử - viễn thông

Cán bộ hướng dẫn: TS Ngô Thái Trị

Cán bộ đồng hướng dẫn: ThS Trần Quyết Thắng

HÀ NỘI – 2005

Lời cảm ơn!

Trước tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và lòng kính trọng tới

Thầy Ngô Thái Trị cùng Anh Trần Quyết Thắng đã tận tình chỉ bảo và giúp đỡ em

hoàn thành cuốn khóa luận tốt nghiệp này Tuy rất bận, nhưng Thầy và Anh đã

không ngần ngại tạo mọi điều kiện cho em học tập cũng như nghiên cứu tại Trung

tâm Tin học và Đo lường – Đài Truyền hình Việt Nam

Em cũng xin gửi lời cảm ơm sâu sắc tới ban lãnh đạo trường Đại học Công

Nghệ và toàn thể các thầy cô trong khoa Điện tử Viễn thông, cũng như các thầy

cô trong trường Đại học Công Nghệ - ĐHQGHN đã tạo điều kiện cho em trong

quá trình học tập và trong suốt thời gian làm khóa luận tốt nghiệp

Cuối cùng cho em xin gửi lời biết ơn tới Bố Mẹ em và lời cảm ơn tới những

người thân yêu nhất cùng các bạn của em đã động viên và giúp đỡ em rất nhiều

Đồng thời cho em gửi lời cảm ơn tới các chú, anh chị trong Trung tâm tin học và

Đo lường Đài truyền hình Việt nam đã tạo mọi điều kiện và giúp đỡ em hoàn

thành khóa luận tốt nghiệp

Do thời gian và kiến thức hiểu biết còn hạn chế, hơn nữa do chuẩn phát

sóng truyền hình số mặt đất (DVB-T) còn là một lĩnh vực rất mới tại Việt Nam,

nên công tác đo lường vẫn đang trong thời gian hoàn thiện Mặt khác, các kỹ

thuật, các thiết bị đo lường còn chưa nhiều và tài liệu tham khảo chưa đủ nên

không tránh khỏi thiếu thông tin và sai sót Vì vậy em rất mong được sự đóng góp

ý kiến của Thầy Cô và các bạn

Hà nội ngày 6 tháng 6 năm 2005

Sinh viên thực hiện

Phạm Thị Thu Thủy

TÓM TẮT NỘI DUNG

Sự ra đời của công nghệ số là bước ngoặt trong các ngành khoa học kĩ

thuật, tạo tiền đề cho các lĩnh vực trên thế giới phát triển Trong đó, ngành Truyền

hình đóng một vai trò không thể thiếu trong cuộc sống của con người, và trở thành

“một tờ báo hình” lớn của Đảng và Nhà nước ta Do vậy truyền hình số ra đời là

bước tiến vĩ đại cho Ngành truyền hình thế giới nói chung và cho Đài truyền hình

Việt Nam nói riêng Một trong những tiêu chuẩn truyền hình số được lựa chọn tại

Việt Nam đó là “Tiêu chuẩn truyền hình số phát sóng mặt đất: DVB-T” Từ thực

tiễn đó, mà công tác đo, kiểm tra chất lượng hệ thống DVB-T được đặt ra Do hệ

thống này sử dụng ảnh nén theo chuẩn MPEG-2 là nguồn tín hiệu đầu vào Nên

bài viết đã khái quát chuẩn nén MPEG-2 và phương thức truyền dẫn DVB-T Quá

trình đo, đánh giá được thực hiện: sau quá trình nén MPEG-2 (đây là bước kiểm

tra dòng truyền tải MPEG-2), tại hệ thống truyền dẫn DVB-T, và đánh giá chất

lượng ảnh bằng quan sát trực tiếp trên màn hình Trong mỗi phần lại đưa ra chuẩn

đánh giá, các thông số cần đo riêng, và cuối cùng là một số kết quả đo thử

nghiệm

MỤC LỤC

NHỮNG TỪ VIẾT TẮT

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CHUẨN NÉN VIDEO SỐ MPEG-2 VÀ HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT THEO CHUẨN 1.1 Nén tín hiệu Video số theo chuẩn MPEG-2 3

1.1.1 Nén ảnh I 4

1.1.2 Nén ảnh P 6

1.1.3 Nén ảnh B 7

1.1.4 Dòng cơ sở và dòng cơ sở đóng gói 7

1.1.5 Dòng chương trình và dòng truyền tải 7

1.2 Giới thiệu truyền hình số phát sóng mặt đất (DVB – T) 9

CHƯƠNG II: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO, ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT 2.1 Đo – đánh giá chất lượng hình ảnh 17

2.1.1 Đo - đánh giá trong hệ thống tương tự 17

2.1.1.1 Phép đánh giá chủ quan 17

2.1.1.2 Phép đánh giá khách quan 18

2.1.2 Đo – đánh giá trong hệ thống số 22

2.1.2.1 Phép đo chủ quan 22

2.1.2.2 Phép đánh giá khách quan 23

2.1.2.3.2 Thang đo PSNR 27

2.1.2.3.3 Thang đo dựa theo hệ thị giác WSNR 28

2.1.2.3.4 Thang đo chất lượng video ITS 29

2.1.2.3.5 Thang đo chất lượng video khách quan EPFL 30

2.1.2.3.6 Thang đo ứng dụng hệ thống trực quan JND 32

2.2 Đo – đánh giá chất lượng dòng truyền tải MPEG-2 37

2.2.1 Nhóm ưu tiên thứ nhất 38

2.2.2 Nhóm ưu tiên thứ hai 40

2.2.3 Nhóm ưu tiên thứ ba 41

2.3 Đo – đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn 43

2.3.1 Các phương pháp kiểm tra tại các giao diện nén 43

2.3.1.1 Đo tỷ lệ lỗi bit (BER) 43

2.3.1.2 Đồ thị mắt 45

2.3.1.3 Đồ thị tán xạ 47

2.3.2 Đo – kiểm tra các thông số trong hệ thống DVB-T 48

2.3.2.1 Các phép đo về tần số 50

2.3.2.2 Phổ RF và IF 52

2.3.2.3 Đo độ nhạy máy thu 52

2.3.2.4 Hiệu suất công suất 53

2.3.2.5 Phân tích tín hiệu I/Q 53

CHƯƠNG III: MỘT SỐ KẾT QUẢ ĐO THỰC NGHIỆM 3.1 Mục tiêu thử nghiệm 57

3.2 Giới thiệu một số thiết bị 57

3.2.1 Thiết bị nén và giải nén 57

3.2.2 Thiết bị điều chế và giải điều chế 59

3.2.3 Thiết bị tạo tín hiệu chuẩn TSG271 62

3.2.4 Các thiết bị đo 62

3.3 Thử nghiệm kết quả đo sau nén MPEG-2 64

3.3.1 Đo chất lượng tín hiệu Video 64

3.3.2 Khảo sát ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng Video sau nén 65 3.4 Một số kết quả đo thử nghiệm chất lượng truyền dẫn 66

KẾT LUẬN CHUNG 72

NHỮNG TỪ VIẾT TẮT

ADC Analog – to – Digital Convert Biến đổi tương tự số

AES Audio Engineering Society Hiệp hội kỹ thuật audio

ANSI American National Standard

Institute

Viện tiêu chuẩn quốc gia Mỹ

AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu trắng GAUSS cộng

CAT Conditional Access Table Bảng truy cập có điều kiện

COFDM Code Orthogonal Frequency

Division Multiplexing

Mã hóa ghép kênh theo tần số trực giao

CSF Contrast Sensitivity Function Hàm độ nhạy tương phản

DAC Digital – to Analog Convert Biến đổi số tương tự

DCT Discrete Cosine Transform Biến đổi Cosin rời rạc

DPCM Differential Pulse Code

Modulation

Điều chế xung mã vi sai

DVB Digital Video Broadcasting Quảng bá Video số (chuẩn

Châu Âu)

DVB-S DVB – Satellite Truyền hình số truyền qua vệ

tinh DVB-T DVB – Terrestrial Truyền hình số phát sóng mặt

đất EBU European Broadcast Union Hiệp hội truyền thanh truyền

hình Châu Âu ETSI European Telecommunication

Standards Institute

Viện tiêu chuẩn viễn thông Châu Âu

FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh

HDTV High – definition Television Truyền hình số có độ phân giải

cao HVS Human Visual System Hệ thống nhìn của mắt người

IEC International Electrotechnical

Commission (Part of the ISO)

Uỷ ban kỹ thuật điện tử quốc tế

IF Intermediate Frequency Trung tần hay tần số trung gian

ISO International Standard

MPQM Moving Picture Quality Metric Thang đo chất lượng ảnh động

MSE Mean Square Error Sai số bình phương trung bình

NTSC National Television System

Committee

Hội đồng hệ thống truyền hình quốc gia Mỹ

OFDM Orthogonal Frequency Division

Multiplexing

Kép kênh phân chia theo tần số trực giao

PAL Phase Alternating Line Hệ truyền hình màu PAL (Pha

thay đổi theo từng dòng quét) PRBS Pseudo – Random Binary

Sequence

Chuỗi giả ngẫu nhiên nhị phân

PSNR Peak Signal – Noise Ratio Tỷ số tín hiệu đỉnh trên tạp

nhiễu

SDTV Standard Definition Television Truyền hình số có độ phân giải

tiêu chuẩn SFN Single Frequency Network Mạng đơn tần

SMPTE Society of Motion Pictures

Television Engineers

Hiệp hội kỹ sư truyền hình ảnh động (Mỹ)

SNR Signal – to – Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu

Modulation

Điều chế biên độ vuông góc

QPSK Quadrature Phase Shift Keying Khóa dịch pha vuông góc

UHF Ultra – High Frequency Tần số siêu cao

VHF Very – high Frequency Tần số rất cao

VITS Vertical Insertion Test Signals Các tín hiệu kiểm tra được chèn

trong khoảng xóa mành VLC Variable – Length Coding Mã hóa độ dài thay đổi

WSNR Weighted Signal Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên tạp nhiễu có

trọng số

MỞ ĐẦU

Trong nhiều năm trở lại đây, sự ra đời của truyền hình số đã có những

bước tiến triển vượt bậc, và chiếm được cảm tình của đông đảo người xem truyền

hình trên thế giới Cùng với sự phát triển đó, Đài Truyền hình Việt Nam đã lựa

chọn và đang từng bước phát triển hệ thống truyền hình số này rộng khắp đất

nước Trên thực tế, Đài Truyền hình đã và đang xây dựng hệ thống truyền hình số

theo chuẩn DVB (phát quảng bá Video số - dựa theo tiêu chuẩn Châu Âu), như:

truyền hình số vệ tinh (DVB-S), truyền hình số phát sóng mặt đất (DVB-T),

…Trong đó, DVB-T là công nghệ truyền hình số rất phù hợp với điều kiện tự

nhiên cũng như nền kinh tế của nước ta và sẽ được lựa chọn làm chuẩn phát sóng

trong tương lai

Theo dự kiến khoảng 10 năm nữa, công nghệ truyền hình số phát sóng mặt

đất theo chuẩn DVB-T sẽ thay thế hoàn toàn mạng phát sóng tương tự đang tồn tại

ở Việt Nam Sự ra đời của hệ thống DVB-T sẽ cung cấp các dịch vụ và chất lượng

hình ảnh tốt nhất cho người xem truyền hình Còn đối với những nhà kỹ thuật làm

công tác truyền hình, việc đảm bảo chất lượng hệ thống là rất quan trọng, vì hệ

thống hoạt động tốt thì mới đem lại chất lượng tốt tới người xem Do đó, công

việc kiểm tra, đánh giá chất lượng Video của hệ thống phải được đặt ra Từ vấn đề

tất yếu đó mà em đã chọn đề tài “Các phương pháp đo, đánh giá chất lượng hệ

thống truyền hình số mặt đất” Mục đích chính của đề tài là đưa ra các phương

pháp đánh giá chất lượng hình ảnh Video, các thang đo chất lượng cho hệ và kết

quả đo thực tế

Nội dung chính của đề tài được chia thành 3 chương:

+ Chương I: Trình bày tổng quan về nén Video số MPEG-2 và hệ thống

truyền hình số mặt đất theo tiêu chuẩn DVB-T

+ Chương II: Các phương pháp đo, đánh giá chất lượng hệ thống truyền

+ Chương III: Một số kết quả đo thực nghiệm

Do thời gian có hạn và lĩnh vực đo kiểm tra chất lượng hệ thống truyền

hình số mặt đất vẫn đang trong quá trình hoàn thiện nên các phương pháp đánh

giá trong đề tài còn ở mức hạn hẹp và chưa đầy đủ Không những vậy, các thiết bị

dùng cho việc đo và kiểm tra không nhiều và giá thành cao nên việc trang bị đầy

đủ các thiết bị đó tại Đài truyền hình Việt Nam chưa được hoàn tất Nên kết quả

đo thực nghiệm trong đề tài này còn thiếu rất nhiều Song qua kết quả đó chứng

minh được một số yếu tố ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín hiệu Video trong hệ

thống DVB-T

CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ CHUẨN NÉN VIDEO SỐ MPEG-2 VÀ HỆ

THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT THEO CHUẨN

DVB-T

1.1 Nén tín hiệu Video số theo chuẩn MPEG-2

Truyền hình số ra đời khi hệ thống truyền hình tương tự đang tồn tại Để

giảm giá thành khi xây dựng hệ thống thì quá trình chuyển đổi từ tương tự sang số

phải dựa trên cơ sở hạ tầng hiện có Để tăng hiệu suất sử dụng phổ và giảm băng

thông kênh truyền, người ta phải giảm thiểu dải tần số của tín hiệu, hay nói cách

khác là phải nén tín hiệu Khái niệm nén được sử dụng rộng rãi trong kỹ thuật

truyền hình số vào những năm gần đây Với sự phát triển của các vi mạch, thì

công nghệ nén hiện nay đạt tỷ số nén cao hơn, như là 10:1, 100:1 Một trong các

định dạng nén Video số đó là chuẩn nén MPEG MPEG là từ viết tắt của một

nhóm chuyên gia nghiên cứu về ảnh chuyển động (Moving Pictrure Experts

Group) MPEG xuất hiện năm 1988 được đưa ra bởi tổ chức ISO/IEC, chính tổ

chức này đã nghiên cứu thành công chuẩn nén tín hiệu hình ảnh và âm thanh

MPEG là một tập hợp các chuẩn nén như: 1, 2, 4,

MPEG-7, …Ở đó, tiêu chuẩn MPEG-2 là định dạng nén Video số được công bố năm

1994, được phát triển từ MPEG-1 cho các ứng dụng trong truyền hình Với tốc độ

nén từ 2 Mbit/s đến 15Mbit/s cho truyền hình SDTV và từ 16 Mbit/s đến 40

Mbit/s cho HDTV, còn trong các ứng dụng đặc biệt có thể lên tới 20 Mbit/s hoặc

100 Mbit/s

Kỹ thuật nén MPEG-2 là kỹ thuật mã nguồn, nhằm làm giảm lượng thông

tin nguồn Video và Audio Chuẩn nén MPEG-2 sử dụng các kỹ thuật kết hợp nén

từng khung hình (nén trong ảnh) và nén giữa các khung hình (nén liên ảnh) sử

dụng kỹ thuật bù chuyển động cho tỷ lệ nén cao Đây là kỹ thuật được xây dựng

trên cơ sở các thuật toán khai thác các mối liên hệ chặt chẽ có tính logic giữa các

ảnh liên tiếp nhau, nhằm giảm lượng thông tin cần truyền Với kỹ thuật này, hầu

hết các ảnh trong một đoạn Video đều được suy diễn từ những ảnh đến trước và

sau nó cùng với một lượng thông tin tối thiểu bổ sung để thể hiện sự khác biệt

giữa các ảnh này Phần chủ yếu của kỹ thuật này là đánh giá bù chuyển động với

các chức năng phức tạp nhất Chuẩn nén MPEG-2 phân các ảnh được xử lý thành

3 loại: ảnh I, P, B Các hình ảnh được tổ chức thành nhóm ảnh GOP (Group of

Picture) Mỗi nhóm xác định cấu trúc cho cả chuỗi và chứa đựng một số xác định

các ảnh

Hình 1.1 Chuẩn nén MPEG-2

1.1.1 Nén ảnh I (Nén trong ảnh)

Ảnh I (Intra - Picture) là ảnh được mã hóa riêng, giống như mã hóa ảnh

tĩnh trong JPEG Ảnh I chứa đựng dữ liệu để tái tạo lại toàn bộ hình ảnh Nó sử

dụng kỹ thuật nén trong ảnh nhằm giảm bớt thông tin dư thừa trong miền không

gian Nén trong ảnh sử dụng cả hai quá trình nén có tổn hao và nén không tổn

hao Quá trình này không sử dụng thông tin của ảnh trước và sau ảnh hiện tại Nén

ảnh I đạt tỉ lệ nén thấp nhất

Quá trình nén ảnh I thông qua các bước sau:

+) Tạo các block và macroblock (MB)

Một hình ảnh được tạo ra từ các giá trị điểm ảnh, những giá trị điểm ảnh

đó tạo thành một nhóm gọi là khối ảnh (Block) Hệ thống sử dụng kích thước

chuẩn là Block gồm 8×8 điểm ảnh, đó là khối tín hiệu chói và tín hiệu màu Các

giá trị điểm ảnh này chính là các mẫu được dùng cho quá trình lượng tử hóa Các

Block được ghép thành các khối lớn riêng biệt không chồng nhau, đó là các MB

Video, còn cấu trúc MB phụ thuộc vào phương thức quét ảnh Nếu quét liên tục

thì các block bao gồm các mẫu từ các dòng liên tục, ngược lại nếu quét xen kẽ,

trong một block chỉ có các mẫu của một nửa ảnh (nén theo mành)

+) Biến đổi cosine rời rạc

Quá trình này biến đổi độc lập từng Block theo thuật toán DCT DCT

nhằm biến đổi dữ liệu từ dạng biên độ sang dạng tần số Mục đích của quá trình

biến đổi là tách liên kết pixel của từng ảnh con thành các hệ số hàm truyền Vì

vậy các quá trình sau như mã hóa hay truyền chỉ thực hiện đối với hệ số năng

lượng này, làm cho việc tái tạo tín hiệu Video có chất lượng cao

+) Lượng tử hóa

Đây là khâu nhạy bén nhất trong hệ thống nén, nó tác động trực tiếp đến

chất lượng ảnh khôi phục lại Cụ thể, nó làm mất thông tin, giảm dung lượng dữ

liệu và số lượng bit ứng với mỗi hệ số khác nhau Quá trình lượng tử được thực

hiện theo hình sau:

Hình 1.2 Quá trình lượng tử hóa

+) Mã hóa entropy

Sử dụng hai loại mã: RLC và VLC , cụ thể:

∗ Với VLC (Mã hóa với độ dài thay đổi): sử dụng từ mã ngắn với các giá trị

có xác suất xuất hiện lớn và từ mã dài với các giá trị có xác suất xuất hiện

nhỏ

∗ RLC (Mã hóa với độ dài chạy): Truyền một từ mã duy nhất thay vì phải

truyền một chuỗi số “0’’

+) Bộ đệm (buffer)

Do từ mã VLC được tạo với tốc độ thay đổi, phụ thuộc vào mức độ phức

tạp của ảnh, và được ghi vào bộ nhớ đệm Dòng dữ liệu được đọc ra từ bộ nhớ

đệm với tốc độ không đổi, nên cần có cơ chế điều khiển bộ nhớ đệm đảm bảo cho

vùng đệm này hoạt động trong phạm vi cho phép

1.1.2 Nén ảnh P (Nén liên ảnh – Inter frame compression)

Ảnh loại P (Predicted Picture): Là các ảnh dự đoán được mã hóa từ ảnh I

hoặc ảnh P trước đó nhờ sử dụng thuật toán bù chuyển động Nén ảnh P nhằm làm

giảm thông tin dư thừa trong miền thời gian, cho tỉ lệ nén cao hơn ảnh I và có thể

sử dụng làm một ảnh so sánh cho việc bù chuyển động cho các ảnh P, B khác Kỹ

thuật dùng để nén ảnh P đó là phương pháp dự đoán một chiều Phương pháp này

sử dụng chính thông tin đang có để dự đoán trạng thái của thông tin tiếp theo của

hình ảnh Kết quả thu được lỗi dự đoán hoặc phần thông tin khác biệt giữa thông

tin hiện thời và thông tin dự đoán, và truyền đi sự khác biệt này Ở thiết bị giải mã

chỉ cần cộng phần khác biệt đó vào phần đã có để xử lý giải mã hình ảnh

Quá trình dự đoán là tối ưu nếu kết kết quả sai số dự đoán là 0 Nhưng

trên thực tế hình ảnh động rất khó dự đoán trước, nhất là hình ảnh động có độ

phức tạp lớn, và quá trình dự đoán lại bị hạn chế thời gian do đó không dự đoán

được toàn bộ phần thông tin khác biệt Khi đó, thiết bị nén phải sử dụng thêm kỹ

thuật bù chuyển động

Để dự đoán chính xác ảnh thì cần so sánh từng điểm ảnh (pixel) của 2 ảnh

liên tiếp, nhưng nếu thực hiện như vậy thì sẽ làm tăng số lượng vector chuyển

động Ở đó, vector chuyển động là sự dịch chuyển giữa ảnh hiện tại và ảnh dự

đoán Nếu so sánh từng vùng lớn thì chất lượng ảnh khôi phục rất kém Do đó,

MPEG đã chọn vùng dự đoán chuyển động là 16×16 pixel hay chính là một

macroblock (MB)

1.1.3 Nén ảnh B (Ảnh dự đoán hai chiều – Bidirectional Prediction)

Ảnh này được dự đoán từ ảnh I, ảnh P ở trước và sau đó Ảnh B không

được sử dụng để mã hóa các ảnh tiếp theo Nén ảnh B dựa trên kỹ thuật dự đoán 2

chiều Phương pháp mã hóa ảnh này giống như phương pháp mã hóa ảnh P, nhưng

khác nhau ở chỗ là mỗi Macroblock ảnh loại B sẽ tìm ra các Macroblock giống

nhau của các pixel trong 2 ảnh trước và sau Mỗi MB nhận được 2 vector chuyển

động , dẫn đến dự báo ảnh tốt hơn và cho hệ số nén cao nhất Song quá trình mã

hóa và giải mã ảnh B phức tạp hơn, cần nhiều bộ nhớ và thời gian cho mã hóa,

giải mã hơn là ảnh P

1.1.4 Dòng cơ sở và dòng cơ sở đóng gói

a Dòng cơ sở

Đầu tiên, tín hiệu Video số (theo chuẩn CCIR - 601) sau khi nén MPEG-2

có dạng dòng dữ liệu cơ sở ES (Elementary Stream) ES có chiều dài vô tận và

chứa các thông tin cần thiết để khôi phục lại ảnh ban đầu Còn tín hiệu Audio số

với chuẩn lấy mẫu AES/EBU (fs = 48 Khz, 24 bit/mẫu, tốc độ = 1152 Kbit/s) sau

khi nén ở dạng dòng cơ sở audio ES Dòng cơ sở ES là dòng đầu ra thô của bộ mã

hóa

Dòng MPEG-2 trong kênh truyền hình truyền thống là sự kết hợp của 3

yếu tố: dòng cơ sở Audio, dòng cơ sở Video, các dữ liệu Teletext, …

Với những kênh quảng bá truyền hình tương lai không những là sự kết

hợp của ba yếu tố trên mà còn là sự kết hợp của nhiều dòng sơ sở (ES) khác

b Dòng cơ sở đóng gói PES (Packetized elementary stream)

Đó là các dòng cơ sở (ES) Video và Audio được đóng gói lại tạo thành các

PES Video và Audio tương ứng, với độ dài của mỗi gói thay đổi

Mỗi gói tín hiệu video gồm dữ liệu là ảnh đã được nén, chiều dài tối đa

của mỗi gói là: 216 – 1 = 65536 byte Mỗi PES bắt đầu là các bit mào đầu (header)

có chiều dài cố định là 6 bytes Ở đó 3 bytes đầu tiên chỉ bắt đầu của PES, byte

tiếp theo để đánh dấu thông tin Video hay Audio, và 2 bytes còn lại chỉ chiều dài

gói

1.1.5 Dòng chương trình và dòng truyền tải

a Dòng chương trình (PS – Program Stream)

Khi các PES của Video, Audio, và của các dữ liệu khác được ghép kênh

với nhau sẽ tạo ra dòng chương trình PS nhờ bộ quét thời gian thực và xung chuẩn

đồng hồ chương trình PCR (Program Clock Reference) Dòng chương trình cũng

bắt đầu là một header và có độ dài thay đổi Nếu độ dài của dòng chương trình lớn

thì lỗi xảy ra khi nó truyền trong môi trường tự do là lớn Có hai nguyên nhân gây

ra lỗi đó là: Thứ nhất, dòng chương trình là sự kết hợp liên tục của các PES có

chiều dài thay đổi, mà mỗi PES bắt đầu bằng một header, vì vậy chỉ cần lỗi xảy ra

trong header của PES có thể làm mất thông tin của toàn bộ gói Việc mất thông tin

của một PES có thể làm mất thông tin của toàn bộ khung video Thứ hai, do sự

thay đổi chiều dài gói dẫn đến bộ giải mã không thể dự đoán khi nào gói chấm dứt

và một gói mới bắt đầu Thay vào đó, bộ giải mã phải đọc và chỉ ra thông tin về

độ dài gói có trong header Nếu trường độ dài gói bị lỗi thì bộ giải mã sẽ mất

đồng bộ với dòng truyền, kết quả ít nhất một gói bị mất mát Nói chung dòng

chương trình chỉ được thiết kế trong môi trường truyền không có tạp nhiễu và lỗi

b Dòng truyền tải (TS – Transport Stream)

TS được định dạng cho dữ liệu truyền trên khoảng cách dài, và truyền dữ

liệu ở môi trường có can nhiễu Dòng truyền tải (TS) là kết quả của sự chia nhỏ

các gói PES thành các gói có chiều dài cố định 188 bytes, ở đó các chương trình

được ghép lại với các xung nhịp khác nhau Điều này dễ dàng thực hiện đuợc vì

dòng truyền tải được gắn với chuẩn đồng hồ chương trình (PCR) và xung nhịp gốc

(OPCR) TS sử dụng các gói ngắn có độ dài không đổi làm cho nó có khả năng

chống lỗi cao hơn với dòng chương trình PS

Tại mỗi dòng truyền tải đơn chương trình (SPTS) sẽ gắn với đồng hồ

chương trình giúp bộ giải mã tái tạo cả Audio và Video Trong mỗi dòng truyền

tải, các chương trình khác nhau bắt buộc phải được đồng bộ với nhau Khi đó

dòng truyền tải phải cung cấp tín hiệu đồng bộ riêng biệt cho mỗi chương trình

Nếu trong dòng truyền tải có n chương trình thì cần n bộ PCR (PCR1 … PCRn),

ngoài ra cần chứa thêm dữ liệu để tái tạo xung clock giống như ở nguồn phát để

đồng bộ giữa nơi phát và nơi thu

Về cấu trúc của dòng truyền tải TS: Gồm nhiều gói truyền tải, mỗi gói có

chiều dài cố định 188 bytes Ở đó, 4 bytes đầu dành cho phần header và 184 bytes

thông tin có ích (Payload) cần truyền

Trong phần header của TS chứa: byte đồng bộ (sync byte), thông tin phát

hiện lỗi truyền tải (Transport error indicator), thông tin chỉ đơn vị bắt đầu phần

Payload (payload unit start indicator), thứ tự ưu tiên (transport priority), chỉ số

nhận dạng gói (PID), vùng điều khiển xáo trộn truyền tải (transport scambling

control), thông tin điều khiển trường thích nghi (adaptation field control), thông

tin đếm số dòng truyền tải (TS) trong cùng một PES (continuity counter), trường

thích nghi (Adaptation field)

Mỗi gói PES không thể phân chia dữ liệu của nó một cách chính xác vào

một số nguyên gói TS Thông thường không đủ số liệu để lấp đầy vào payload của

gói TS cuối cùng để tạo thành một gói có độ dài 188 byte, do vậy người ta phải

thêm phần adaptation field với độ dài thích hợp Vì thế trong cấu trúc gói truyền

tải MPEG-2 có dạng như sau:

Hình 1.3 Cấu trúc gói TS

1.2 Giới thiệu truyền hình số phát sóng mặt đất (DVB – T)

Truyền hình số mặt đất theo chuẩn DVB-T là một trong những thành viên

thuộc họ các quảng bá Video số DVB ( Digital Video Broatcasting) Sự ra đời

của DVB-T là điều tất yếu tại Việt Nam do nó phù hợp với địa hình và được thừa

hưởng toàn bộ mạng lưới truyền hình kỹ thuật tương tự mà không cần phải đầu tư

nhiều cơ sở hạ tầng Quá trình chuyển đổi hoàn toàn từ truyền hình mặt đất tương

tự sang số sẽ diễn ra trong khoảng 10 năm tới Đồng thời DVB-T có lợi thế là có

sẵn hai dải tần phát sóng quen thuộc: VHF và UHF cùng với hàng loạt các tháp

truyền hình lớn nhỏ trên cả nước DVB-T với các ưu điểm như cho chất lượng tín

hiệu tốt, chi phí thấp, số kênh trong một tần số tăng, phù hợp cho việc thu di

động, ngoài ra còn hứa hẹn cho lĩnh vực phát thanh kỹ thuật số và có khả năng

thay thế mạng phát thanh tương tự đang dùng DVB-T ra đời cũng là một yếu tố

cần thiết để thực hiện việc triển khai truyền hình số có độ phân giải cao (HDTV)

sau này

Hệ thống truyền hình số mặt đất được thiết kế cho băng thông 6, 7 và 8

MHz và hoạt động trong phổ tần VHF và UHF Trong đó tiến trình xử lý dòng dữ

liệu MPEG-2 trong hệ thống DVB-T trải qua các giai đoạn sau:

• Chuyển đổi và ngẫu nhiên hóa dòng dữ liệu để trải đều phổ năng lượng

• Mã hóa ngoài (dùng mã Reed Solomon)

• Tráo ngoài (tráo xoắn)

• Mã hóa trong (mã xoắn xen kẽ)

• Tráo trong

• Ánh xạ và điều biến

• Tuyền dẫn OFDM

• Đổi tần và khuếch đại phát sóng

a) Chuyển đổi và ngẫu nhiên hóa dòng dữ liệu

Dòng truyền tải MPEG-2 trước khi đưa vào kênh truyền dẫn nó được xáo

trộn một cách ngẫu nhiên để luồng bit này có năng lượng trải đều và đảm bảo tính

thông suốt Việc xáo trộn các bit nhị phân có độ dài 188 byte được thực hiện bằng

một đa thức để tạo chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên PRBS, đó là:

G(x) = 1 + x14 + x15 Kết hợp giữa chuỗi dữ liệu đầu vào và chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên được

tạo ra từ đa thức sinh G(x) sẽ cho ra dòng dữ liệu được xáo trộn

Như vậy mục đích chính của mạch ngẫu nhiên hóa là tạo chuỗi dữ liệu giả

ngẫu nhiên trước khi đưa vào bộ mã hóa và điều chế để tránh việc phân bổ năng

lượng không đều, có thể gây nhiễu hệ thống phát tương tự

b) Mã hóa ngoài và tráo ngoài

Mã ngoài

dụng cho gói truyền tải ngẫu nhiên 188 byte Với cấu trúc như trên thì độ dài từ

mã là 204 byte, trong đó 188 byte dữ liệu, còn 8 byte dùng để sửa lỗi ngẫu nhiên

trong mỗi từ mã 204 byte thu được

Tráo ngoài

Mục đích của tráo dữ liệu nhằm xé nhỏ các nhóm lỗi bit dài, liên tục có

thể xảy ra tại đầu thu của bộ giải mã ngoài Cụ thể là, những nhóm bit dài xảy ra

trên đường truyền bị phân tán thành các lỗi bit đơn hay các nhóm lỗi bit ngắn Do

vậy nó làm cho hiệu quả của bộ mã ngoài được tăng thêm Trên thực tế, tráo dữ

liệu chỉ là quá trình sắp xếp lại dữ liệu tại đầu phát theo một quy luật nhất định

Tráo dữ liệu không làm tăng dung lượng bit trên đường truyền

c) Mã hóa trong và tráo trong

Mã hóa trong

Mã hóa trong được thực hiện bởi các mã xoắn

Tráo trong

Quá trình tráo trong gồm quá trình tráo theo bit rồi sau đó tráo theo

symbol Cả hai quá trình này đều dựa trên hai khối cơ bản

Tráo theo bit

Đầu vào dữ liệu chứa tới 2 dòng bit và được phân kênh thành v dòng phụ,

trong đó: v = 2 với chuẩn QPSK, v = 4 với chuẩn 16 – QAM, v = 6 với chuẩn 64 –

QAM Trong chế độ không phân cấp, dòng dầu vào đơn được phân kênh thành v

dòng phụ Còn trong chế độ phân cấp thì dòng ưu tiên cao được phân thành 2

dòng phụ và dòng ưu tiên thấp được phân thành v dòng phụ Việc phân kênh được

xác định như một sự ánh xạ của những bit đầu vào ánh xạ lên bit đầu ra

Tráo dữ liệu theo symbol

Mục đích của bộ tráo symbol là để ánh xạ các từ v bit lên 1512 sóng mang

tích cực trên mỗi symbol OFDM ở chế độ 2K và 6048 sóng mang ở chế độ 8K Bộ

tráo symbol hoạt động dựa trên 1512 khối symbol dữ liệu (với chế độ 2K) hay

6048 (cho chế độ 8K)

d) Ánh xạ và điều biến

Ta thấy trong hệ thống truyền hình số mặt đất sử dụng phương pháp điều

chế OFDM, nên tất cả các sóng mang dữ liệu trong một khung OFDM được điều

chế bằng cách sử dụng các chòm sao QPSK, 16 – QAM, 64 – QAM Dùng

phương pháp ánh xạ Gray để thực hiện việc tham chiếu các sóng mang lên các

điểm trên đồ thị chòm sao

e) Truyền dẫn OFDM

Do hệ thống DVB-T hoạt động trong phổ tần VHF và UHF của hệ thống

truyền hình tương tự nên nó cần có khả năng chống nhiễu kênh chung và nhiễu

kênh lân cận của các dịch vụ PAL/ NTSC đã và đang tồn tại Mặt khác do tín hiệu

truyền ngoài không gian nên không tránh khỏi sự phản xạ và khúc xạ của tín hiệu,

…Đó là nguyên nhân làm méo tín hiệu truyền và xảy ra hiệu ứng nhiễu đa đường,

… Khắc phục việc này, người ta truyền tín hiệu trên mạng đơn tần (SFN) Để

tránh các hiện tượng trên cũng như đạt được kết quả mong muốn, phương pháp

điều chế OFDM (ghép kênh phân chia theo tần số trực giao) được lựa chọn cho

việc điều chế tín hiệu truyền hình số mặt đất

OFDM về nguyên tắc là điều chế một số lượng lớn các sóng mang, cách

đều nhau về tần số Tốc độ symbol của mỗi sóng mang thấp hơn nhiều lần so với

tốc độ symbol nếu sử dụng hệ thống một sóng mang trong khi vẫn giữ nguyên tốc

độ của toàn hệ thống Dữ liệu được phân bố trên các sóng mang, mỗi sóng mang

lại được xử lý tại một thời điểm thích hợp và được gọi là một “OFDM symbol”

Ta có sơ đồ điều chế OFDM như sau:

song song

Điều chế (QPSK,

16 – QAM , )

IFFT

Song song/ nối tiếp

Chèn khoảng bảo vệ

Song song/ nối tiếp

Mạch lọc FIR, cộng

đa đường (add multipath )

Nhiễu GAUSS cộng

Cắt công suất đỉnh

Tách khoảng bảo vệ

Chuyển đổi nối tiếp/

song song

FFT

Giải điều chế

Song song/

nối tiếp

Chuỗi dữ liệu nối tiếp

Tín hiệu truyền OFDM

Bộ truyền OFDM

Bộ nhận OFDM

Mô hình kênh truyền

Hình 1.4 Sơ đồ khối hệ thống OFDM Các tín hiệu OFDM bao gồm rất nhiều các sóng mang con được điều chế

bằng QPSK hay QAM Các sóng mang được sử dụng vuông pha với nhau (hay gọi

là trực giao) Trong mỗi symbol được tạo ra sau điều chế, chúng ta truyền sóng

mang với biên độ và pha xác định Biên độ và pha này lựa chọn theo đồ thị chòm

sao tương ứng với từng phương pháp điều chế Lượng bit thông tin mà mỗi

symbol vận chuyển bằng loga cơ số 2 của số trạng thái khác nhau trong đồ thị

chòm sao

Các symbol OFDM được tạo ra từ phép biến đổi ngược Fourier rời rạc

(IDFT) hoặc sử dụng thuật toán nhanh hơn là biến đổi IFFT (biến đổi Fourier

nhanh rời rạc) Cụ thể xét cách thức tạo symbol OFDM nhờ thuật toán IFFT:

Nếu gọi di là các symbol quang phức hợp, NS là số sóng mang con, T là

khoảng thời gian của một symbol và fC là tần số sóng mang Khi đó symbol

OFDM được cho bởi:

S(t) = ∑−

=

1 2 2 /

S

S

N

N i i

d +

2

S N

S(t) = 0 với t < tS hoặc t > tS + T

Trong truyền dẫn số mặt đất, để tránh hiệu ứng đa đường thì các symbol

OFDM trước khi được truyền đi phải chèn thêm các khoảng bảo vệ Tg (Guard

Interval) Tg không được sử dụng trong kênh truyền, nếu Tg càng lớn thì sẽ làm

giảm dung lượng kênh truyền, vì vậy phải chọn Tg cho phù hợp

Do phương pháp OFDM điều chế nhiều sóng mang trực giao nên phổ của

OFDM có dạng như hình vẽ Ở đó phổ của từng sóng mang điều chế có dạng hàm

Sinc (hàm sinx/x)

Hình 1.5 OFDM và nguyên lý trực giao

Từ hình vẽ ta thấy phổ OFDM đáp ứng được tiêu chuẩn Nyquist về sự can

nhiễu giữa các symbol (ISI) Ở đây, dạng xung được đưa ra trong miền tần số chứ

không phải trong miền thời gian Vì vậy có thể tránh khỏi can nhiễu giữa các sóng

mang (ICI)

Trong quá trình truyền dẫn, mặc dù đã giảm tối thiểu hiệu ứng đa đường,

song nó vẫn xuất hiện trên đường truyền Kết quả là tín hiệu khi đi đến nơi thu bị

suy giảm hay bị triệt tiêu do sóng tới và sóng phản xạ ngược nhau, triệt tiêu nhau

Trong trường hợp này người ta gọi là can nhiễu có hại Ngược lại, nếu sóng phản

xạ và sóng tới đồng pha thì biên độ tín hiệu tổng hợp tăng lên Cuối cùng tại đầu

thu mức trung bình của tín hiệu được cộng thêm 3dB Can nhiễu này gọi là can

nhiễu có ích

Sau khi tạo được các symbol OFDM, quá trình tạo khung OFDM được

thực hiện trước khi truyền đi Mỗi khung bao gồm 68 symbol OFDM, 4 khung tạo

thành một siêu khung 8 siêu khung trong chế độ 2K hoặc 2 siêu khung trong chế

độ 8K tạo thành một Mega – frame

Với DVB-T sử dụng phương pháp OFDM nhưng có mã hóa, nên gọi là

phương pháp COFDM (OFDM có mã hóa), và nó có hai chế độ vận hành là chế

độ 2K và 8K

• Chế độ 2K: phù hợp với việc vận hành máy phát đơn và mạng

đơn tần diện hẹp với khoảng cách máy phát giới hạn, với số sóng mang là 2048

• Chế độ 8K: có thể được sử dụng cho cả hai loại vận hành máy

phát riêng lẻ hay cho mạng đơn tần diện hẹp và diện rộng, với số sóng mang là 8192 Khoảng cách các máy phát trong mạng SFN

có thể lên tới 60 km hay 100 km

Nhờ sử dụng phương pháp OFDM mà trong hệ thống OFDM tránh khỏi

các hiện tượng nhiễu giữa các symbol và giữa các sóng mang, …tạo điều kiện cho

quá trình khôi phục lại dữ liệu tại đầu thu không bị suy giảm

Kết luận chương I:

Để hiểu hết và trình bày đầy đủ về nén Video số là một vấn đề rất khó, phải

đòi hỏi thời gian nghiên cứu dài Mà trong khóa luận này, mục đích chủ yếu là

nghiên cứu, đánh giá chất lượng hệ thống DVB-T nên chỉ phân tích tổng quát

chuẩn nén MPEG-2 Nén MPEG-2 là quá trình loại bỏ các thông tin dư thừa tồn

tại trong ảnh nhưng vẫn đảm bảo chất lượng ảnh sau khi khôi phục MPEG-2 sử

dụng 2 phương pháp nén: nén trong ảnh và nén liên ảnh với các thuật toán DCT,

DPCM và bù chuyển động

Về truyền hình số phát sóng mặt đất DVB-T là hệ thống bao gồm các quá

trình xáo trộn, mã hóa, điều chế, và ghép kênh tín hiệu, …rồi khuếch đại cao tần

(RF) và đưa ra anten phát với hai dải tần UHF, VHF

CHƯƠNG II CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO, ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ

THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT

Sự ra đời của hệ thống truyền hình số phát sóng mặt đất DVB-T luôn đòi

hỏi các nhà cung cấp dịch vụ phải đảm bảo chất lượng tốt nhất tới người xem

truyền hình Từ đó yêu cầu về kiểm tra hệ thống được đặt ra cấp bách đối với

ngành Truyền hình là phải đưa ra các chuẩn đánh giá chung nhất cho hệ thống

truyền hình số nói chung và truyền hình số DVB-T nói riêng Quá trình kiểm tra,

đánh giá hệ thống DVB-T có thể được phân chia thành 3 phần chính sau:

• Đo, đánh giá chất lượng hình ảnh

• Kiểm tra các thông số dòng truyền tải MPEG (chất lượng Video sau nén MPEG-2)

• Đo, đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn số mặt đất

Hình 2.1 Phân chia lớp để phân tích theo định dạng tín hiệu

2.1 Đo – đánh giá chất lượng hình ảnh

Do hình ảnh là biểu hiện chất lượng của hệ thống nên ta có thể đánh giá

chất lượng hệ thống thông qua việc đánh giá chất lượng hình ảnh Việc đánh giá

chất lượng hình ảnh này không cần phải thực hiện kiểm tra xuyên suốt hệ thống

mà có thể xem xét đánh giá ở hai đầu hệ thống thông qua các phép đo: trực tiếp,

gián tiếp, khách quan hay chủ quan Ở đó:

Phép đo trực tiếp: là phép đo được thực hiện bằng cách sử dụng các hình

ảnh chuẩn (hay chính là các thông tin của chương trình khi đang cung cấp

dịch vụ và các chuỗi ảnh được định trước khi không cung cấp dịch vụ)

Phép đo gián tiếp: Là phép đo sử dụng tín hiệu để kiểm tra, tín hiệu này có

cùng trạng thái với tín hiệu hình ảnh Việc kiểm tra được thực hiện bằng

máy kiểm tra chuyên dụng Tín hiệu thử này được chèn trong khoảng xoá

mành khi có cung cấp dịch vụ, còn khi không cung cấp dịch vụ thì sử dụng

tín hiệu thử trong tất cả các dòng

Phép đánh giá chủ quan: Là phép đo được các chuyên gia đánh giá bằng

quan sát bằng mắt để đánh giá chất lượng Video, đây là hình thức đánh giá

rất quan trọng đối với hệ thống truyền hình

Phép đánh giá khách quan: Là phép đo thực hiện bằng máy móc, thiết bị

Kết quả của phép đo này là một chỉ số về hình ảnh giảm chất lượng như thế

nào so với ảnh chuẩn, từ đó tìm cách khắc phục

Đối với các hệ thống truyền hình số nói chung và hệ thống truyền hình số

mặt đất theo tiêu chuẩn DVB-T nói riêng, thì việc số hóa hoàn toàn hệ thống còn

là vấn đề lâu dài và phức tạp, mà sự phát triển công nghệ số vẫn trên con đường

phát triển và đang song hành với công nghệ tương tự đã ở Việt Nam Do vậy việc

đo – đánh giá chất lượng hệ thống truyền hình số mặt đất cần có sự kết hợp giữa

phép đo - kiểm tra trong truyền hình tương tự và phép đo - kiểm tra truyền hình

số

2.1.1 Đo - đánh giá trong hệ thống tương tự

2.1.1.1 Phép đánh giá chủ quan

Đánh giá chủ quan vẫn là một phương pháp được sử dụng phổ biến nhưng

không thể xác nhận đầy đủ các thông số chất lượng ảnh, nhất là đối với ảnh

chuyển động Để đánh giá một cách chính xác nhất về chất lượng ảnh thì người

đánh giá phải là các nhà chuyên môn với điều kiện cho quá trình đánh giá là:

+ Đảm bảo đủ độ sáng, độ tương phản của hình ảnh

+ Độ chiếu sáng trong phòng, màu ánh sáng và góc nhìn

+ Tỉ số khoảng cách giữa người quan sát đến màn hình với chiều cao ảnh

phải phù hợp, cụ thể:

• Hệ 625/50 Hz là: 6

• Hệ 525/60Hz là: 4÷6 + Có phương pháp chia thang để cho điểm tuỳ theo người quan sát

+ Những điều kiện chuẩn: những cảnh thử, thời lượng để quan sát cảnh

thử, đặc tính của những cảnh thử, và sự phân tích các kết quả ghi điểm

Sự lựa chọn các tham số trên ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của việc

đánh giá, đòi hỏi những điều kiện khắt khe, phức tạp và tốn kém

Quá trình đánh giá theo cách chủ quan được mô tả trong ITU – R BT.500,

theo cách thức: Người được lựa chọn phải quan sát trong khoảng thời gian không

nhỏ hơn 10 phút và quan sát nhiều lần, sau đó mỗi người đánh giá ghi lại kết quả

rồi tính trung bình Sử dụng thang đánh giá chất lượng: thang chất lượng 5 bậc và

thang không chất lượng 5 bậc (đây là phép thang đo tương đối):

Hình 2.2 Thang đo chất lượng và không chất lượng 5 bậc Với hệ thống truyền hình số ngày nay, các tín hiệu số được biến đổi từ tín

hiệu tương tự theo tiêu chuẩn lấy mẫu Rec ITU – R – BT 601, nên với các mục

đích kiểm tra thì việc kiểm tra các đặc trưng tín hiệu tương tự vẫn là vấn đề chính

2.1.1.2 Phép đánh giá khách quan

ba tín hiệu màu cơ bản R, G, B) Chính các bộ biến đổi ADC tại nơi phát và bộ

DAC tại nơi thu gây giảm chất lượng trên tín hiệu tương tự PAL Việc đo - kiểm

tra thông số của tín hiệu tương tự được thực hiện qua dạng sóng tương tự, nên áp

dụng phép đo khách quan là cách đo tốt nhất để xác định chất lượng hình ảnh cho

những hệ thống không bị nén Các tín hiệu chuẩn được thiết kế nhằm mục đích

đánh giá chất lượng của hệ thống Do tín hiệu cần đánh giá là tín hiệu dạng tương

tự nên các thông số : sự méo tín hiệu, tạp nhiễu, sự thay đổi về tần số và biên độ

tín hiệu, và độ bất ổn định về vị trí xung (Jitter) của tín hiệu chuẩn ở đầu ra hệ

thống thì có thể đưa ra kết luận về chất lượng hệ thống

a) Đo - kiểm tra méo tín hiệu

Méo tín hiệu là hiện tượng tín hiệu bị biến dạng do hệ thống hoặc do

những phần tử của hệ thống không có không có khả năng tái tạo lại một cách

chính xác ở đầu ra các tín hiệu đã được đưa tới đầu vào Méo tín hiệu có thể chia

thành 2 loại chính sau:

• Méo tuyến tính

• Méo phi tuyến tính

Méo tuyến tính (Linear Distortion)

Méo tuyến tính là loại méo không phụ thuộc vào mức trung bình cũng như

biên độ tức thời của tín hiệu, mà nó thường là kết quả của sai lệch về đáp tuyến

tần số Khi thành phần tần cao và thành phần tần thấp được tác động bởi hệ thống

một cách khác nhau, méo tuyến tính thường có khả năng xuất hiện, đồng thời méo

tuyến tính cũng còn có thể gây nên bởi các yếu tố bên ngoài Méo tuyến tính được

chia thành 6 loại:

• Méo tuyến tính tín hiệu chói

• Méo tuyến tính tín hiệu màu

• Mất cân bằng chói màu

Đây là loại méo phụ thuộc vào biên độ của tín hiệu, tức là phụ thuộc vào

cả mức trung bình và cả biên độ tức thời của tín hiệu Thông thường là do các

mạch khuếch đại hay các bộ lọc không lý tưởng, … (nói chung là do đặc tính kênh

không tuyến tính) Đặc biệt với các tín hiệu có biên độ lớn thì hiện tượng phi

tuyến không thể bỏ qua được Méo tuyến tính còn được biểu hiện dưới dạng

xuyên kênh (cross – talk ) hoặc xuyên điều chế giữa thành phần tín hiệu chói và

tín hiệu màu

Méo phi tuyến tính được chia thành 3 loại méo chính:

• Méo phi tuyến tính tín hiệu chói

• Méo phi tuyến tính tín hiệu màu

• Quan hệ tương tác giữa chói và màu

Về phương pháp đo các tín hiệu bị méo này dựa trên các tín hiệu kiểm tra,

kết quả sự biến dạng của tín hiệu kiểm tra sẽ xác định được đặc tính kênh truyền

hoặc đặc tính của quá trình xử lý tín hiệu Video Người ta tận dụng những khoảng

trống như trong thời gian xóa mành hoặc ở tất cả các dòng Video tích cực để chèn

các tín hiệu kiểm tra Các tín hiệu kiểm tra được quy định thành chuẩn quốc tế, cụ

thể đối với hệ PAL là tín hiệu VITS (Vertical Insertion Test Signals)

Trong khoảng thời gian xóa mành có 25 dòng hình, ở đó chứa các dòng

làm xung cân bằng và đồng bộ mành, các dòng còn lại dành cho mục đích kiểm

tra, truyền dữ liệu và các tín hiệu phụ:

• Dòng 16, 329: dùng truyền data

• Dòng 17, 18, 330, 331, …: tín hiệu VITS

• Dòng 19, 20, 21, 334: dòng kiểm tra cục bộ

• Dòng 22: đo nhiễuCác VITS dùng để đo - kiểm tra các thông số chất lượng của kênh truyền

tín hiệu truyền hình bao gồm nhiều thành phần tín hiệu, mỗi thành phần tín hiệu

lại sử dụng cho các phép đo khác nhau, cho mục đích đánh giá sự méo của tín

hiệu hay méo của hệ thống, nói chung nó đáp ứng được tất cả các đặc trưng của

tín hiệu video Các tín hiệu VITS khi đi qua hệ thống thiết bị truyền dẫn và phát

đo được so sánh với thang đo chất lượng được chuẩn hóa và quy định trước Từ

đó đưa ra kết luận về chất lượng của hệ thống Việc đo, kiểm tra này được thực

hiện ngay trong quá trình phát sóng chương trình truyền hình

Tín hiệu VITS dòng 17 Tín hiệu VITS dòng 18

Tín hiệu VITS dòng 330 Tín hiệu VITS dòng 331

Hình 2.3 Các tín hiệu chuẩn VITS

b) Đo - kiểm tra nhiễu

Tạp nhiễu (noise) là những tín hiệu điện tồn tại ngoài ý muốn đồng thời

với các tín hiệu có ích trong quá trình truyền sóng hoặc trong bản thân các thiết

bị, mạch điện tử và bao gồm các xung không đồng đều, có độ rộng khác nhau và

biên độ khác nhau Tạp nhiễu được chia thành 4 loại cơ bản:

• Tạp nhiễu trắng (White noise): Đây là loại tạp nhiễu hay gặp, nó

được sinh ra trong các linh kiện điện tử, nó bao gồm: tạp nhiễu có phân bố GAUSS, tạp nhiễu có phân bố Laplace, và phân bố đều

• Tạp nhiễu tần thấp

• Tạp nhiễu có chu kỳ

• Tạp nhiễu bất thường

Với các hệ thống Audio, tạp nhiễu thường là những âm tần gây ồn, méo

tín hiệu âm thanh gốc, được gọi là những tạp âm

Với hệ thống Video mà chúng ta cần kiểm tra thì tạp nhiễu làm sai lệch,

thêm, bớt những chi tiết của hình ảnh

Để đo - đánh giá các tạp nhiễu ảnh hưởng tới chất lượng ảnh, người ta đo

tỷ số tín hiệu trên tạp nhiễu (S/N)

S/N = 20lg

hd

d U

U

[dB]

Ud: giá trị đỉnh của tín hiệu

Uhd: giá trị hiệu dụng của nhiễu

Về căn bản, tín hiệu Video được biến đổi từ tương tự sang số Chất lượng

của tín hiệu Video số sau nén chịu sự ảnh hưởng của tín hiệu đầu vào khi thực

hiện lượng tử hóa Do vậy đánh giá chất lượng tín hiệu Video tương tự là điều rất

cần thiết trong hệ thống truyền hình số theo tiêu chuẩn DVB nói chung và phải

được hoàn thiện trong các bộ nén

2.1.2 Đo – đánh giá trong hệ thống số

2.1.2.1 Phép đo chủ quan

Cũng giống như đo chủ quan trong hệ thống tương tự, việc đo chủ quan

trong hệ thống số là quá trình quan sát bằng mắt để đưa ra đánh giá chất lượng

Video Việc đo chất lượng Video của hệ thống truyền hình số có nén phức tạp hơn

nhiều so với đo video số không nén Bởi vì trong hệ thống truyền hình số, các quá

trình nén được kết hợp chặt chẽ thì chất lượng hình ảnh không phải là một hằng

số theo thời gian mà chất lượng hình ảnh là một hàm phức tạp của thông tin

chương trình Tín hiệu Video đã bị thay đổi rất nhiều do quá trình xử lý số hóa,

lấy mẫu, lượng tử hóa và sử dụng các thuật toán nén, dẫn đến chất lượng hình ảnh

cũng bị thay đổi Thêm vào đó là sự xuất hiện những loại méo mới, tạp nhiễu mới

phức tạp hơn, đòi hỏi phương pháp đo – đánh giá mới và khác so với công nghệ

tương tự

điều kiện quan sát, người quan sát, phương pháp chia thang độ đánh giá, các điều

kiện chuẩn, nguồn tín hiệu ảnh kiểm tra, phân thời gian biểu diễn các ảnh kiểm tra

khác nhau, chọn phạm vi ảnh kiểm tra, phân tích kết quả, …

Đánh giá chủ quan trong hệ thống số cần phải sử dụng những cảnh tự

nhiên hoặc tương đương, phức tạp hơn nhiều so với tín hiệu kiểm tra truyền thống

để có thể nhấn mạnh được những khả năng của quá trình mã hóa và giải mã

Phương thức đo này tuỳ thuộc vào rất nhiều yếu tố và không đáp ứng được cho

một số lượng khổng lồ các kênh truyền hình hoạt động trên toàn thế giới, khó mở

rộng để đo méo trong phạm vi rộng hơn, và mức độ phức tạp gây tốn thời gian

2.1.2.2 Phép đánh giá khách quan

Do sự phức tạp của hệ thống truyền hình số cũng như yêu cầu về độ tương

thích đánh giá chất lượng video giữa sử dụng phép đo chủ quan và phép đo khách

quan nên một hệ thống đo khách quan bất kỳ phải tương đối tốt và chính xác

Phép đo khách quan không kiểm tra chất lượng hình ảnh bằng quan quan sát trực

tiếp, nhưng lại cho một chỉ thị về hình ảnh giảm chất lượng như thế nào so với

ảnh chuẩn Nhờ sự so sánh này sẽ phát hiện ra yếu tố về chất lượng chương trình

từ các phép đo Phép đo khách quan được chia thành hai phương pháp:

Tách những điểm đặc trưng của ảnh và so sánh sự khác nhau:

Dùng phương pháp tách những đặc trưng của một ảnh đơn (đặc trưng về

không gian) hoặc một chuỗi ảnh (đặc trưng về mặt thời gian) Việc này thường

cho kết quả số lượng dữ liệu ảnh (khoảng vài trăm byte) ít hơn rất nhiều so với

việc sử dụng cả hình ảnh đã bị nén Sau đó tính toán đặc trưng của ảnh chuẩn và

ảnh bị giảm chất lượng rồi so sánh để quyết định điểm cắt trên thang chất lượng

Ảnh nguồn

Ảnh đã

xử lý

So sánh đặc trưng

Hệ thống xử lý số liệu nén

Tách đặc trưng

Kết quả

Dữ liệu băng thông hẹp

Tách đặc trưng Vài trăm

byte

Hình 2.4 Phương pháp tách các đặc trưng

Sử dụng toàn ảnh và so sánh vi sai giữa các điểm ảnh:

Sử dụng ma trận để tính toán vi sai ảnh trong từng ảnh hoặc chuỗi ảnh

Khi đó sự khác nhau giữa các điểm ảnh của phiên bản (version) gốc và các điểm

ảnh của ảnh bị suy giảm chất lượng được so sánh để xác định điểm chất lượng

khách quan Đôi khi sự khác nhau giữa ảnh chuẩn và ảnh giảm chất lượng sẽ được

so sánh, làm tròn Phương pháp này rất đơn giản và dễ thực hiện

Ảnh nguồn

Ảnh đã

xử lý

So sánh vi sai ảnh

Xử lý ảnh

Hệ thống xử lý số liệu nén

Xử lý ảnh

Kết quả

ảnh

Hình 2.5 Phương pháp so sánh vi sai các điểm ảnh

Trong hai phương pháp trên thì phương pháp tách đặc trưng (Feature

Extraction) tỏ ra lợi thế hơn với khả năng truyền các đặc trưng của ảnh chuẩn trên

cùng một kênh với ảnh đã được nén để cắt khách quan tại một vị trí xa Nhưng

theo đánh giá của hãng Tektronix và một số hãng khác thì phương pháp so sánh vi

sai các điểm ảnh cho kết quả phân tích khách quan có sự tương quan tốt hơn với

phương pháp chủ quan

Sự đánh giá chất lượng ảnh theo phương pháp vi sai là trừ 2 ảnh (ảnh

chuẩn và ảnh giảm chất lượng) với nhau mà không qua bất kỳ quá trình lọc hay xử

lý nào Nếu sự vi sai bằng 0 thì hai ảnh giống nhau, ngược lại nếu vi sai khác 0 thì

sự vi sai ảnh dựa vào các công thức tính thang đo chất lượng đã được chuẩn hóa

và sử dụng trong thực tế, được đưa ra bởi viện tiêu chuẩn quốc gia Mỹ (American

National Standards Institute) Những thang đo được đưa ra để đánh giá khách

quan chất lượng ảnh nén theo phương pháp vi sai, đó là:

• Sai số bình phương trung bình MSE (Mean Square Error)

• Tỷ số giữa tín hiệu đỉnh trên nhiễu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)

Ngoài ra để đạt được hiệu quả đánh giá cao, người ta thường kết hợp với

thang đo dựa theo hệ thống nhìn của con người HVS (Human Visual System) và

sử dụng các chuẩn thang đo khác như:

• Thang đo dựa theo hệ thị giác

• Thang đo chất lượng được đưa ra bởi ITS

• Đo chất lượng video khách quan EPFL

• Thang đo ứng dụng hệ thống trực quan JND

2.1.2.3 Các thang đo chất lượng Video số

2.1.2.3.1 Thang đo méo MSE (sai số bình phương trung bình)

Thang đo này được ứng dụng trong thực tế để đánh giá chất lượng ảnh nén

khi có sự không đồng nhất giữa ảnh chuẩn và ảnh suy giảm và sự méo ảnh gây ra

bởi các nhiễu độc lập Ta thấy, các phương pháp nén và tỉ lệ nén khác nhau sẽ cho

chất lượng ảnh khác nhau với cùng một tín hiệu vào, nên cách thích hợp nhất để

đánh giá chất lượng là tính MSE Ở đó MSE được tính toán cho từng điểm ảnh

Nếu MSE càng lớn thì sự sai lệch giữa ảnh chuẩn và ảnh suy giảm càng lớn và

ngược lại Như vậy, với một hệ thống bị hạn chế, chỉ có sự thay đổi của tốc độ bit

thì MSE tăng kéo theo sự giảm chất lượng video Trong trường hợp này đánh giá

chất lượng ảnh theo MSE thì MSE càng nhỏ càng tốt

Ở đó x (i, j, k) và x (i, j, k) là các giá trị điểm chói tại vị trí i, j trong

khung hình k của ảnh chuẩn và ảnh bị suy giảm (ảnh méo)

K: Số khung ảnh (frame) có trong một chuỗi video

N×M: Số điểm ảnh trên một khung (frame)

Các tín hiệu méo trong trường hợp này là kết quả của quá trình nén/giải

nén chuỗi ảnh tạo ra Sau đây là ví dụ so sánh chất lượng giữa hai ảnh có MSE

khác nhau:

Hình 2.6 So sánh chất lượng ảnh thông qua MSE Thấy rằng với ảnh có MSE nhỏ hơn thì cho ảnh sắc nét hơn, méo ít hơn

Tuy nhiên MSE só thể đưa ra các chỉ định sai về chất lượng hình ảnh Ví dụ, so

sánh hai ảnh cùng bị suy giảm:

• Ảnh có MSE = 27,10 bao gồm một lượng nhỏ nhiễu có phân bố ngẫu

nhiên được lượng tử hóa 5 mức

• Ảnh có MSE = 21,16 được cộng với hiệu ứng dạng khối và được

lượng tử hóa 2 mức, cho MSE thấp hơn

Nhưng theo quan sát chủ quan thì người ta nhận thấy ảnh có MSE cao hơn

lại là ảnh có suy giảm ít nhất, còn ảnh có MSE thấp hơn thì chất lượng giảm trầm

trọng

Ảnh gốc Ảnh bị hiệu ứng khối Ảnh bị nhiễu

(MSE = 21,16) (MSE = 27,10)

Vậy MSE không phải là thông số đánh giá chất lượng hình ảnh chính xác

Mặc dù phương pháp này dựa vào khả năng tách các điểm đặc trưng ra để tính

toán, được đưa ra bởi ANSI (Viện tiêu chuẩn Quốc gia Mỹ), song kết quả là

không ứng dụng được do phụ thuộc vào công nghệ nén khi ảnh có nhiễu Nhiều

nghiên cứu cho rằng, để hướng tới sự không phụ thuộc vào công nghệ và có sự

tương quan tốt giữa phép đo khách quan và phép đo chủ quan thì cần phải có thiết

bị đo sự giảm chất lượng Video trong cùng một điều kiện giống như khi con

người quan sát Các phương pháp khách quan đánh giá sự suy giảm chất lượng

hình ảnh cần phải có quá trình lọc và quá trình xử lý giống như hệ thống nhìn của

con người (HVS – Human Visual System) Một mô hình như vậy sẽ cung cấp một

thước đo chất lượng hình ảnh không bị phụ thuộc vào lượng thông tin ảnh, kiểu

suy giảm chất lượng và công nghệ nén

2.1.2.3.2 Thang đo PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)

Một trong những phép đo chất lượng tín hiệu phổ biến nhất là tỷ số tín

trên tạp (SNR – Signal Noise Ratio) Nhưng ảnh số là ảnh được biểu diễn dưới

dạng ma trận hai chiều, mà SNR chỉ dùng để đo hình ảnh dưới dạng một chiều Vì

vậy người ta sử dụng phép đo PSNR (tỷ số tín hiệu đỉnh trên tạp nhiễu) cho những

ảnh số Từ “đỉnh” ở đây có liên quan đến giá trị lớn nhất của một điểm ảnh PSNR

là phương pháp đánh chất lượng ảnh mã hóa và cho bởi công thức:

PSNR (dB) = 20 log10

MSE

V peak

Ở đây, Vpeak là điện áp đỉnh của một điểm ảnh Trong trường hợp với 8

bit trên một điểm ảnh (Pixel), thì Vpeak trong EQ 16 là: 28 – 1 = 255 Khi đó:

PSNR(dB) = 20 log10

MSE

255

Việc tính toán này dễ thực hiện và cho kết quả khá chính xác, song quá

trình tính toán chỉ dựa trên thông tin của điểm chói, còn khả năng nhìn của con

người lại dựa trên cả 2 thông tin: điểm chói và điểm màu Đó là lý do tại sao mà

phương pháp đánh giá này không tương quan với phương pháp đánh giá chủ quan

Do PSNR dùng cho đánh giá ảnh mã hóa nên nó phụ thuộc vào số bit dùng để mã

hóa, tốc độ bit truyền và đồng thời khi tính toán nó phụ thuộc vào các ảnh chuyển

động Từ công thức trên cho thấy, nếu PSNR càng lớn thì chất lượng ảnh đánh giá

càng tốt PSNR không phải là cách đánh giá chất lượng hình ảnh chính xác nhất,

nhưng nó được sử dụng trong thực tế do dễ thực hiện và tính toán

Sau đây là ví dụ về ảnh có PSNR lớn cho chất lượng ảnh tốt hơn PSNR nhỏ

Hình 2.8 So sánh chất lượng giữa hai ảnh với PSNR khác nhau

2.1.2.3.3 Thang đo dựa theo hệ thị giác WSNR

Các phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh thông qua việc tính MSE

và PSNR đều không cho kết quả tốt Để tạo ra cách đánh giá chính xác thì phải

kết hợp với tham số đặc tính của hệ thị giác Từ đó người ta đưa ra cách tính tỷ số

tín hiệu trên tạp nhiễu có trọng số (WSNR – Weighted Signal Noise Ratio)

WSNR về cơ bản giống như PSNR nhưng nó tạo ra khả năng đánh giá theo một số

đặc tính của hệ thị giác con người thông qua hàm trọng số, và được tính theo công

l

P

σ

l

σ : biểu diễn giới hạn của độ chói

(PN)W là mật độ năng lượng của tạp nhiễu có trọng số, nó được định nghĩa

như một hàm của độ nhạy “mắt” trong khuyến cáo ITU – R.451 – 2

Hàm độ nhạy tương phản (Contrast Sensitivity Function) C(ω1,ω2) có các

đặc tính sau:

• Sự đáp ứng tần số của một hệ thống mô hình trực quan của con người

• Méo có trọng số đo với hàm độ nhạy tương phản

Xét sơ đồ:

Ta thấy ảnh giải nén (Decompressd Image) là tổng hợp của ảnh gốc sau khi

truyền qua hàm truyền tuyến tính H(ω1,ω2) với nhiễu không tương quan D

(ω1,ω2) Khi đó WSNR còn được cho bởi công thức:

)2,1()2,1(

ω ω

ω ω

ωωωω

ωωωω

C D

C X

Hàm C(ω1,ω2) có phân bố theo ω1,ω2 như sau

Hình 2.9 Hàm độ nhạy tương phản

2.1.2.3.4 Thang đo chất lượng video ITS

Một phương pháp tiên tiến đánh giá chất lượng Video khác là ITS, nó

được đưa ra bởi viện khoa học viễn thông (Voran, 1991) Phương pháp này chia

hình ảnh Video thành thông tin không gian (SI) và thông tin thời gian (TI) và tính

lỗi trên từng khung SI được tính nhờ sử dụng bộ lọc Sobel và độ lệch chuẩn qua

các chiều không gian dòng và mành của mỗi khung (frame) Còn TI được tính

toán sự khác nhau về chuyển động trong mỗi điểm (pixel) giữa các khung (frame)

liên tiếp Toàn bộ méo không gian được tính dựa trên cơ sở của MSE Méo trong

miền thời gian được xác định bằng độ lệch xoắn và độ lệch chuẩn (Convolution

and standard deviation), một phần về độ lệch cực đại giữa các khung liên tiếp và

một phần về độ lệch cực đại trên toàn chuỗi ảnh Cuối cùng, đánh giá chất lượng

ảnh được tính bằng tổng trọng số các hệ số SI và TI Thang đo này là sự kết hợp

các bộ lọc không gian và thời gian của các hình ảnh để đánh giá chất lượng, được

đưa bởi công thức:

sˆ = a0 – a1m1 – a2m2 … - anmn

ai: Là các hệ số tối ưu thông qua những đánh giá chủ quan

mi:Là các đại lượng đo méo không gian và méo thời gian, được xác định như trên

Trước đây phương pháp này chỉ xem xét thông tin về độ chói nhưng

Steven Wolf và Margaret Pinson đã phát triển phương pháp này đánh giá cho cả

thông tin chói và thông tin màu Phương pháp đầy đủ nhất được mô tả trong NTIA

Report 02 – 392 (Wolf, 2002) Mô hình này sử dụng một sự kết hợp tuyến tính

gồm 7 tham số Với 4 tham số dựa trên đặc tính tách từ các hướng (gradient)

không gian của thành phần chói Y, còn 2 tham số dựa vào đặc tính tách từ vector

hình thành bởi hai thành phần màu CB, CR, và một tham số khác dựa vào sự tương

phản và những đặc tính thông tin thời gian tuyệt đối, cả hai đều được tách ra từ

thành phần chói Y

2.1.2.3.5 Thang đo chất lượng video khách quan EPFL

Phương pháp này có 3 thang đo chất lượng, ở đây chỉ giới thiệu 2 thang

đo là: thang đo chất lượng ảnh động (MPQM – Moving Picture Quality Metric) và

thang đo MPQM màu (CMPQM – Color MPQM), đây là phương pháp xét trên cả

hai thông tin chói và màu Sự miêu tả đầy đủ nhất về phương pháp này được mô

tả trong (Branden, 1996), ở đây chỉ mô tả ngắn gọn phương pháp này

Thang đo chất lượng ảnh động MPQM đầu tiên sẽ phân tích chuỗi dữ liệu

gốc và một bản dữ liệu méo của nó vào các kênh xử lý theo giác quan của con

người, cụ thể cho qua bộ lọc Gabor Sẽ có 17 bộ lọc không gian và 2 bộ lọc thời

gian Từ đó tạo ra 34 thành phần hệ thống (giác quan) cho mỗi chuỗi ảnh Kế tiếp,

mẫu chỉ độ nhạy được mô hình hóa, nhờ sự đánh giá của một hàm độ nhạy tương

phản và một mô hình tính tổng tuyến tính của sự che lấp Điều này được tính cho

từng điểm ảnh của từng thành phần nhìn thấy (perceptual) của chuỗi ảnh lỗi Khi

đó dữ liệu được khôi phục lại qua các khối của chuỗi ảnh (sequence), từ đó tính

Hình 2.10 Sơ đồ khối MPQMPhương pháp này cho kết quả đánh giá tốt hơn so với việc tính MSE và

PSNR do áp dụng cả mô hình dựa trên cơ sở những đặc tính của hệ thị giác

Nhưng nói chung giá thành rất cao, cho kết quả không khách quan do việc giới

hạn ngưỡng áp dụng Bằng việc lấy trung bình các số đo chất lượng của một vài

frame, chúng ta có thể thiết lập được một sự so sánh đáng tin cậy giữa việc mã

hóa và các quá trình truyền tải, nó phản ánh một cách hiệu quả chất lượng có tính

chủ quan của dãy dữ liệu Nhược điểm của phương pháp này là nó không xét đến

chất lượng mã hóa, mà chỉ xét đến chất lượng truyền

Ta thấy với các mô hình đo - kiểm tra được xây dựng theo nguyên tắc về

hệ thống nhìn của mắt người, nó phải căn cứ vào các đặc điểm của đặc tính nhìn

thấy của con người để mở rộng cho việc đánh giá chất lượng video đã mã hóa:

+ Sự đáp ứng của hệ thần kinh trong tầm nhìn thấy có giới hạn nhất

định Hệ thống nhìn của mắt người là tổ hợp các cơ chế hay những

bộ phát hiện mà ở đó chúng điều chỉnh sự cảm nhận của thị giác, mô

tả giới hạn liên quan tới tần số không gian, hướng không gian và tần

số thời gian Sự tương ứng của các kênh được mô tả như một bộ lọc

3 chiều

+ Ban đầu là quá trình xấp xỉ, các kênh có thể coi là độc lập với nhau

Sự nhận biết có thể được dự đoán từ kênh này tới kênh khác mà không cần sự tương tác nào

+ Độ nhạy của mắt người là một hàm của tần số và hướng Hàm độ

nhạy với độ tương phản (CSF) được chia nhỏ bằng kỹ thuật tách ngưỡng kích thích như một hàm của tần số