Ozansoy, KorayÖzer, N.Dönmez, F.Uğurdağ, Hasan Fatih2016-06-302016-06-3020142165-0608http://hdl.handle.net/10679/4214https://doi.org/10.1109/SIU.2014.6830679Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.Internet’te ve servis sağlayıcı ağlarında video trafiğinin tavan yaptığı günümüzde otomatik görüntü kalitesi ölçümünün faydaları aşikardır. Bu ölçümlerin birçok uygulamada gerçekzamanlı yapılması gerekir ve de bu “Referanssız” yani sıkıştırılmamış (ham) görüntülerin kullanılmadığı bir ölçümleme gerektirir. Dünyadaki video akışlarının artık çoğunluğu sayısaldır. Sayısal video akışları, sıkıştırılmış video iletimi kullanır ve kullanılan sıkıştırma yöntemlerinin çoğu DCT tabanlıdır. Bu tür akışlarda görüntü kalitesi düşüşü genellikle iletim hızının fazla kısılmasından dolayı oluşur ve DCT algoritması blok-tabanlı olduğu için kalite kaybı kendini “Bloklanma” olarak gösterir. Bu çalışmada literatürdeki yöntemlere göre insan algısına daha yakın sonuçlar veren bir bloklanma ölçüm yöntemi (RED isimli) sunuyoruz. RED’in en önemli katkılarından biri otomatik olarak hesapladığı bloklanma değerleri ile testçi insanların verdikleri notlar arasında analitik bir ilişki kurmayı başarmış olmasıdır. RED bu ilişkinin parametrelerini “Regresyon” ile optimize eder. RED, yine literatürden farklı olarak, bloklanmayı hesaplamadan önce “Kenar Tespiti (Edge Detection)” kullanarak bazı blokları hesaplama dışı bırakır.engrestrictedAccessconferenceObject2114211700035635140050810.1109/SIU.2014.6830679Data compressionEdge detectionImage processing2-s2.0-84903770727