Ausblick

Die objektive Bildbewertung mit Algorithmen, die den menschlichen visuellen Wahrnehmungsvorgang nachahmen, dürfte in Zukunft eine immer bedeutendere Rolle spielen. Vorallem bei den digitalen Komprimierungsverfahren ist es äusserst wichtig zu wissen, welche Artefakte vom Zuschauer noch toleriert werden und welche nicht und es dürfte nicht möglich sein, dafür jedesmal subjektive Tests durchzuführen. Da die Bestrebungen zu immer höheren Komprimierungsfaktorn und zur Übertragung mit immer weniger Bandbreite (und somit weniger Overhead für Fehlerschutz) zu immer schnelleren Entwicklungen neuer Codierverfahren führt und infolge dessen der Bedarf an Bildqualitätstests immer grösser wird, würden Bewertungen mit Testpersonen erstens viel zu aufwendig und zweitens unverhältnismässig teuer werden.

Es ist daher verständlich, wenn nach Möglichkeiten gesucht wird, diese Bewertung maschinell, schnell und kostengünstig durchfüren zu können. Zwar steht man mit dieser Technik noch ganz am Anfang, denn erstens sind die HVS-Modelle noch nicht perfekt und zweitens erfordert eine möglichst genaue Umsetzung eine sehr hohe Rechenleistung, wenn auf die Ergebnisse nicht zu lange gewartet werden soll. Tektronix hat seit einigen Monaten ein Messgerät auf dem Markt, das ebenfalls mit einem angepassten Lubin-Modell arbeitet und Videosequenzen analysieren kann. Für die Berechnungen ist jedoch ein Spezialrechner mit 20 DSPs erforderlich sowie eine hardwarenahe Programmierung des Codes. Entsprechend teuer ist dann auch dieses Messgerät.

Wenn aber in Zukunft immer leistungsfähigere Prozessoren entwickelt werden, die HVS-Modelle durch psychophysische Untersuchungen verbessert und in effiziente Algorithmen umgesetzt werden können, wird diese Technik sehr erfolgreich werden und bald nicht mehr wegzudenken sein.

Für zukünftige Arbeiten bieten sich auf diesem Gebiet eine Vielzahl von Möglichkeiten. Aufgabengebiete wären zum Beispiel:

• Durchfürung psychovisueller Untersuchungen und Verbesserung oder Erweiterung des HVS-Modells

• Hardwarenahe Programmierung des Codes, um die Berechnungen zu Beschleunigen

• Ausdehnen des Verfahrens auf die Bewertung der Farbwerte

• Berücksichtigen der Darstellung der Bilder auf einem Monitor, indem zum Beispiel -Werte im Algorithmus eingegeben werden können oder mit einem Testbild der Monitor zuerst entsprechend abgeglichen werden kann.

• Einführen einer örtliche Synchronisation und einer Vorverarbeitungsstufe, damit auch Bilder, die durch einen Codec verzerrt wurden, bewertet werden können.

• Erweiterung des Verfahrens um die zeitliche Dimension, damit nicht nur Standbilder sondern ganze Sequenzen beurteilt werden können. Dafür ist auch die Implementation einer zeitlichen Synchronisation erforderlich und die Berücksichtigung der zeitlichen Maskierungseffekte (Erweiterung des HVS-Modells)