A avaliação de qualidade de vídeo possui um papel fundamental no processamento de vídeo e em aplicações de comunicação. Uma métrica de qualidade de vídeo ideal deve garantir a alta correlação entre a predição da distorção do vídeo e a percepção de qualidade do Sistema Visual Humano. Este trabalho propõe o uso de modelos de atenção visual com abordagem bottom up baseados em saliências para avaliação de qualidade de vídeo. Três métricas objetivas de avaliação são propostas. O primeiro método é uma métrica com referência completa baseada na estrutura de similaridade. O segundo modelo é uma métrica sem referência baseada em uma modelagem sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt e extração de características espaço-temporais. E, a terceira métrica é análoga à segunda, porém usa a característica Blockiness na detecção de distorções de blocagem no vídeo. A abordagem bottom-up é utilizada para obter os mapas de saliências que são extraídos através de um modelo multiescala de background baseado na detecção de movimentos. Os resultados experimentais apresentam um aumento da eficiência de predição de qualidade de vídeo nas métricas que utilizam o modelo de saliência em comparação com as respectivas métricas que não usam este modelo, com destaque para as métricas sem referência propostas que apresentaram resultados melhores do que métricas com referência para algumas categorias de vídeos. / Video quality assessment plays a key role in the video processing and communications applications. An ideal video quality metric shall ensure high correlation between the video distortion prediction and the perception of the Human Visual System. This work proposes the use of visual attention models with bottom-up approach based on saliencies for video qualitty assessment. Three objective metrics are proposed. The first method is a full reference metric based on the structural similarity. The second is a no reference metric based on a sigmoidal model with least squares solution using the Levenberg-Marquardt algorithm and extraction of spatial and temporal features. And, the third is analagous to the last one, but uses the characteristic Blockiness for detecting blocking distortions in the video. The bottom-up approach is used to obtain the salient maps, which are extracted using a multiscale background model based on motion detection. The experimental results show an increase of efficiency in the quality prediction of the proposed metrics using salient model in comparission to the same metrics not using these model, highlighting the no reference proposed metrics that had better results than metrics with reference to some categories of videos.

Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / É implementado em hardware, por meio da linguagem VHDL, um método de avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital. Sendo um processo computacionalmente custoso em software, investiga-se sua implementação em hardware. O método implementado, chamado de NRVQA-LM, utiliza seis características espaço-temporais extraídas de diferentes vídeos para chegar a um escore de qualidade. São estudadas essas características e planejada a sua implementação de forma otimizada, a fim de aproveitar as vantagens de plataformas de lógica reconfigurável, como as FPGAS. Durante o desenvolvimento foi necessário o estudo de ferramentas não usuais da linguagem VHDL, tais como as aritméticas de ponto fixo e flutuante e a escrita de funções matemáticas. Os resultados mostram alta correlação com os valores das características e dos escores de qualidade em relação ao método em software. A implementação se mostrou custosa em termos de recursos lógicos, especialmente devido à necessidade de se armazenar um quadro de vídeo inteiro, mas eficiente graças à característica de paralelismo das FPGAs, executando cálculos entre 20 e 40 vezes mais rapidamente que em uma linguagem de alto nível como o MATLAB. A aritmética ponto fixo mostrou-se vantajosa em relação ao ponto flutuante, principalmente no que tange à frequência de operação. / It is implemented in hardware an objective digital video evaluation method, using the VHDL language. As a computationally expensive process in software, it is investigated its implementation in a hardware platform. The implemented method, named NRVQA-LM, employs six spatio-temporal features extracted from different videos in order to obtain a quality score. These features are studied and the implementation is designed to be developed in an optimized way, in order to explore the benefits of reprogammable logic platforms, such as FPGAs. During the development it was necessary to study non-recurrent tools of the VHDL language, such as fixed- and floating-point arithmetics and the writing of math functions. Results shows high correlation between the calculated scores of the hardware and the original software implementations. The hardware implementation revealed to be highly resource expensive, mainly due the need of storing a whole video frame, but efficient in time, thanks to the parallelism feature of FPGA devices, executing quality score calculations between 20 and 40 times faster than a high-level language such as MATLAB. The fixed-point arithmetics revealed to be more efficient than the floating-point, specially regarding operation frequency.

A avaliação de qualidade de vídeo possui um papel fundamental no processamento de vídeo e em aplicações de comunicação. Uma métrica de qualidade de vídeo ideal deve garantir a alta correlação entre a predição da distorção do vídeo e a percepção de qualidade do Sistema Visual Humano. Este trabalho propõe o uso de modelos de atenção visual com abordagem bottom up baseados em saliências para avaliação de qualidade de vídeo. Três métricas objetivas de avaliação são propostas. O primeiro método é uma métrica com referência completa baseada na estrutura de similaridade. O segundo modelo é uma métrica sem referência baseada em uma modelagem sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt e extração de características espaço-temporais. E, a terceira métrica é análoga à segunda, porém usa a característica Blockiness na detecção de distorções de blocagem no vídeo. A abordagem bottom-up é utilizada para obter os mapas de saliências que são extraídos através de um modelo multiescala de background baseado na detecção de movimentos. Os resultados experimentais apresentam um aumento da eficiência de predição de qualidade de vídeo nas métricas que utilizam o modelo de saliência em comparação com as respectivas métricas que não usam este modelo, com destaque para as métricas sem referência propostas que apresentaram resultados melhores do que métricas com referência para algumas categorias de vídeos. / Video quality assessment plays a key role in the video processing and communications applications. An ideal video quality metric shall ensure high correlation between the video distortion prediction and the perception of the Human Visual System. This work proposes the use of visual attention models with bottom-up approach based on saliencies for video qualitty assessment. Three objective metrics are proposed. The first method is a full reference metric based on the structural similarity. The second is a no reference metric based on a sigmoidal model with least squares solution using the Levenberg-Marquardt algorithm and extraction of spatial and temporal features. And, the third is analagous to the last one, but uses the characteristic Blockiness for detecting blocking distortions in the video. The bottom-up approach is used to obtain the salient maps, which are extracted using a multiscale background model based on motion detection. The experimental results show an increase of efficiency in the quality prediction of the proposed metrics using salient model in comparission to the same metrics not using these model, highlighting the no reference proposed metrics that had better results than metrics with reference to some categories of videos.

Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / É implementado em hardware, por meio da linguagem VHDL, um método de avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital. Sendo um processo computacionalmente custoso em software, investiga-se sua implementação em hardware. O método implementado, chamado de NRVQA-LM, utiliza seis características espaço-temporais extraídas de diferentes vídeos para chegar a um escore de qualidade. São estudadas essas características e planejada a sua implementação de forma otimizada, a fim de aproveitar as vantagens de plataformas de lógica reconfigurável, como as FPGAS. Durante o desenvolvimento foi necessário o estudo de ferramentas não usuais da linguagem VHDL, tais como as aritméticas de ponto fixo e flutuante e a escrita de funções matemáticas. Os resultados mostram alta correlação com os valores das características e dos escores de qualidade em relação ao método em software. A implementação se mostrou custosa em termos de recursos lógicos, especialmente devido à necessidade de se armazenar um quadro de vídeo inteiro, mas eficiente graças à característica de paralelismo das FPGAs, executando cálculos entre 20 e 40 vezes mais rapidamente que em uma linguagem de alto nível como o MATLAB. A aritmética ponto fixo mostrou-se vantajosa em relação ao ponto flutuante, principalmente no que tange à frequência de operação. / It is implemented in hardware an objective digital video evaluation method, using the VHDL language. As a computationally expensive process in software, it is investigated its implementation in a hardware platform. The implemented method, named NRVQA-LM, employs six spatio-temporal features extracted from different videos in order to obtain a quality score. These features are studied and the implementation is designed to be developed in an optimized way, in order to explore the benefits of reprogammable logic platforms, such as FPGAs. During the development it was necessary to study non-recurrent tools of the VHDL language, such as fixed- and floating-point arithmetics and the writing of math functions. Results shows high correlation between the calculated scores of the hardware and the original software implementations. The hardware implementation revealed to be highly resource expensive, mainly due the need of storing a whole video frame, but efficient in time, thanks to the parallelism feature of FPGA devices, executing quality score calculations between 20 and 40 times faster than a high-level language such as MATLAB. The fixed-point arithmetics revealed to be more efficient than the floating-point, specially regarding operation frequency.