Einleitung

Die digitale Übertragung von Videosignalen wird in der heutigen Zeit immer wichtiger. Sei es, dass bei gleicher Qualität wie bei bisherigen analogen Übertragungen mehr Programme übertragen werden sollen oder bei gleicher Anzahl Kanäle eine höhere Qualität geboten werden soll, die Lösung heisst digitale Übertragung. Dabei wird zuerst eine Datenreduktion durchgeführt, weil ansonsten eine viel zu grosse Bandbreite für die Übertragung zur Verfügung gestellt werden müsste. Also werden nach psychovisuellen Kriterien alle unnötigen Daten weggefiltert, so dass bei der Rekonstruktion praktisch kein oder nur ein akzeptierbar kleiner Unterschied zum Originalsignal entsteht. Allerdings wird durch diese Operation das Signal anfälliger für Störungen, deshalb muss für die meisten Übertragungskanäle ein entsprechender Fehlerschutz hinzugefügt werden, wodurch die Datenmenge wieder leicht grösser wird. Sie reicht jedoch bei weitem nicht an die Menge des Originalsignals heran. Beispiel: Bei einer Auflösung von 8 Bit und einem Ab-tastschema von 4:2:2 ergibt sich eine Nettodatenrate von 216 MBit/s. Mit MPEG 2 ist eine visuell vergleichbare Qualität mit vier bis acht MBit/s möglich.

Zusätzlich treten aber im Vergleich zur analogen Übertragung noch andere Probleme auf. Zum Beispiel gibt es keine Prüfzeilen mehr, in denen ein Signal-/Geräuschverhältnis gemessen werden kann, da nur noch die sichtbaren Zeilen übertragen werden. Wie soll nun die Bildqualität objektiv gemessen werden? Auch die bisher geltenden subjektiven Kriterien sind nicht ohne Erweiterung anwendbar, da sich völlig neue Bildfehler infolge der Digitalisierung und Datenreduktion bemerkbar machen (Artefakte, fehlende Objekte, Farbverfälschungen), für die es noch keine standardisierten Skalen gibt.

Es müssen also neue Kriterien gefunden und Algorithmen implementiert werden, die die Bildqualität ähnlich wie ein Mensch beurteilen können. Dazu sind tiefgreifende Kenntnisse von der optischen Signalverarbeitung des Auges bis zu den Nervenimpulsen im Gehirn notwendig, um Mess- und Bewertungsmodelle zu erstellen.

Für diese Aufgabe sind schon verschiedene Verfahren vorgeschlagen worden, die mehr oder weniger gut mit der menschlichen Wahrnehmung korrelieren. Das erfolgversprechenste unter ihnen ist das Modell der Gerade noch wahrmehmbaren Unterschiede (Just Noticible Differences, JND). Allerdings gibt es auch hier Unterschiede, je nachdem welche und vieviele der bisher bekannten psychovisuellen Eigenschaften des menschlichen Sehens berücksichtigt werden.

Das Ziel der Schaffung einer solchen Bewertungsmethode sollte es sein, in Echtzeit und mit vernünftigen Resourcenaufwand eine Bildbewertung durchzuführen, die mit der der menschlichen Empfindung gut übereinstimmt.

Diese Arbeit befasst sich mit der Verbesserung eines Verfahrens, das in der vorangegangenen Semesterarbeit implementiert worden ist. Zugrunde liegt beiden das JND-Modell nach Lubin [1].