Las imágenes subacuáticas reciben una atención cada vez mayor por parte de la comunidad científica dado que las fotografías y los vídeos son herramientas de gran valor en el estudio del entorno oceánico que cubre el 90% de la biosfera de nuestro planeta. Sin embargo, las Redes de Sensores Submarinas deben enfrentarse al canal hostil que el agua de mar constituye. Las comunicaciones de medio rango son sólo posibles con modems acústicos de capacidades muy limitadas con tasas binarias de pico de unas decenas de kbps. En transmisión de vídeo, estas reducidas tasas binarias fuerzan una compresión elevada que produce niveles de distorsión mucho mayores que en otros entornos. Además, los usuarios de vídeo submarino son oceanógrafos u otros especialistas con una percepción de la calidad diferente a la de un grupo genérico de usuarios. Las peculiaridades descritas exigen un estudio dedicado de la evaluación de calidad de vídeo para redes submarinas.
Esta tesis doctoral aborda el problema de la evaluación de calidad de vídeo y presenta contribuciones en las dos áreas principales de esta disciplina: evaluación subjetiva y evaluación objetiva. La referencia para la percepción de calidad en cualquier servicio es la opinión de los usuarios y, por tanto, un análisis de la calidad subjetiva es el primer paso en este trabajo. Se presentan el diseño experimental y los resultados de un test de acuerdo a métodos psicométricos estándares. Los participantes del test fueron científicos del océano y las secuencias de vídeo utilizadas fueron grabadas en campañas de exploración y procesadas para simular las condiciones de las comunicaciones submarinas. Los resultados experimentales muestran como los vídeos son útiles para tareas científicas incluso en condiciones de muy baja tasa binaria.
Los métodos de evaluación de la calidad objetiva son algoritmos diseñados para calcular puntuaciones de calidad. Son una herramienta esencial en las fases de planificación y operación de redes dado que los experimentos de calidad subjetiva son caros e inviables para algunas tareas. Esta tesis presenta tres modelos para calidad de vídeo objetiva basados en técnicas de aprendizaje máquina y diseñados específicamente para los requisitos de las redes submarinas. El primer método se centra en la simplicidad y calcula una estimación de calidad con dos parámetros de aplicación. El segundo utiliza regresión logística ordinal para estimar la distribución de puntuaciones completa a partir de una combinación de parámetros de aplicación y de métricas de imagen. El tercer modelo se basa en el mecanismo de percepción del sistema visual humano y estima la calidad a partir de un análisis de la distorsión. El análisis de rendimiento muestra como los métodos propuestos superan a otros existentes que no han sido diseñados para vídeo submarino.
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