CC BY
116
Влияние характеристик передачи потоковых данных на качество видео в WLAN
Ключевые слова: беспроводная локальная сеть, коэффициент потерь пакетов, пачка потерянных пакетов, каче-ство видео, потоковые данные, PSNR, SSIM, VQM, N0!, MPEG.
В статье проведено исследование зависимости качества видео от качества передачи потоковых данных в беспроводной локальной сети. Для измерения качества передачи данных используются, такие характеристики как коэффициент потерь пакетов (Р1Л) и пачечность. Эти характеристики, были измерены с помощью специально разработанного программного анализатора потерь пакетов. Качество видео определяется такими метриками, как пиковое отношение сигнала к шуму (РЫБИ), структурное сходство ^БМ), новый индекс качества (N01) и метрика качества видео (УОМ). Экспериментальные измерения проводились в реальной беспроводной локальной сети. Для потоковой трансляции видео использовался видеосервер УЮ. На качество передачи данных воздействовали такие факторы как дистанция, наличие антенн точки доступа, а так же препятствия. По результатам исследований были получены экспериментальные зависимости качества видео от коэффициента потерь пакетов и установлено, что качество видео при Р1£<0,001 остается высоким, а при Р1Я>0,05 становится невозможным для просмотра. В статье так же показано что качество видео зависит и от структуры МРЕЭ, например, если потерянный пакет, относится к опорному кадру, то такая потеря окажет большее влияние, чем потеря предсказанного или двунаправленного кадра.
Чунаев А.В.,
аспирант, Ижевский государственный технический
университет (ИжПУ),
andrew.chunaev@mail.ru
Абилов А.В.,
к.т.н., доцент, Ижевский государственный технический университет (ИжПУ),
alberf.abilov@mail.ru Нистюк А.И.,
к.т.н., доцент, Ижевский государственный технический университет
(ИжПУ),
nai@udm.ru
Введение
Передача потоковой видеоинформации по беспроводным сетям с каждым годом приобретает все большее значение в сфере телекоммуникаций. Согласно данным Cisco VNI [2] ежегодный прирост Интернет-трафика на беспроводных устройствах составляет более 250%. К 2013 году различный видеоконтент будет составлять 64% всего трафика беспроводных сетей в мире.
Беспроводные сети обеспечивают простоту как объединения устройств в сеть, так и соединения клиента с провайдером. Например, нетбуки, ноутбуки и планшеты дают высокую степень мобильности. Благодаря их компактности и поддержке технологий 3G, WiFi, а зачастую и WiMAX, можно быть на связи где угодно и когда угодно. Однако, качество передачи потоковых видеоданных в этих сетях подвержено влиянию множеству факторов (например, слабый уровень сигнала, межка-нальная интерференция, многолучевое распространение) [5]. При большом коэффициенте потерь пакетов беспроводные сети становятся малопригодными для передачи
данных в режиме реального времени, так как потоковым трафик реального времени чрезвычайно чувствителен к подобным искажениям. Пакеты потокового видео могут теряться при передаче по сети, а также изменять порядок следования из-за значительной вариации их задержек. В результате, на получаемых кадрах видеоизображения появляются искажения, что приводит к ухудшению качества видео передаваемого по беспроводной сети в реальном режиме времени.
Таким образом, важной задачей является оценка влияния характеристик передачи потоковых видеоданных на качество восприятия видеоизображения в беспроводной локальной сети стандарта WiFi. В работе приводятся результаты исследования этих характеристик и их анализ. Для оценки качества передачи потоковых данных используется коэффициент потерь пакетов, а так же их пачечность. Для оценки качества восприятия видес используются объективные методы измерения, основанные на вычислении метрик PSNR, SSIM, NQI и VQM [4]. В работе исследуется зависимость метрик, отражающих качество видео, от коэффициента потерь пакетов. Также анализируются пороги коэффициента потерь пакетов, при которых качество видео остается высоким или становится непригодным для просмотра.
Настоящая работа организована следующим образом: в первом разделе описываются применяемые методы оценки качества передачи данных и качества восприятия видео, второй раздел посвящен постановке экспериментов, результаты анализа экспериментальных исследований приводятся в трет ьем разделе.
1. Методы оценки качества передачи видеопотока и восприятия видеоизображений
Для оценки качества передачи видеопотока используется коэффициент потерь пакетов. Для его измерения разработано программное, которое определяет факт потери пакетов с помощью номеров sequence number из соответствующего поля заголовка протокола RTP [3].
Так как эти номера идут в строгой последовательности друг за другом, то по их отсутствию в этой последовательности можно вычислить количество потерянных пакетов. Коэффициент потерь пакетов определяется как отношение суммарного количества потерянных пакетов внутри выборки, объем которой установлен равной 1 ООО пакетов, к этой выборке:
PLR = — , (1)
т
где PLR (Packet Loss Rate) - коэффициент потерь пакетов, / - суммарное количество потерянных пакетов в пределах одной выборки, т - объем выборки в пакетах. Кроме того, эта программа позволяет проводить оценку пачечности потерянных пакетов.
Качество видео (англ. Video quality) - это характеристика обработанного видео, как правило, по сравнению с оригиналом. Объективные методы измерений - это математические модели, которые моделируют результаты субъективной оценки качества. Они основаны на критериях и метриках, которые могут быть измерены объективно [1]. Качество видео оценивалось экспериментальным способом с помощью следующих метрик: PSNR, SSIM, NQI и VQM.
Наиболее традиционным методом объективной оценки качества видео является измерение метрики PSNR. Метрика PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) — это пиковое отношение сигнала к шуму, для двух изображений / и К размера тхп, которое определяется как [7]:
PSNR = 10 log
МАХ2 MSE
= 10 log
MAX'
Д2)
1 от~* /,-1
—ЛЛтл-кц,л)г
пт i у
SS/M =
(2xy + ct )(2<7„, +с,)
(х2 + у2 +Cl)((T2x+а2 +с2)
(3)
где х, У - среднее значение х и у, О* , - дисперсия х
и у, 7ху. ковариация между х и у, ci = (кiL) , с2 = (kji)2 - две переменных для стабилизации деления с малым знаменателем; - динамический диапазон значений пикселей; к\ =0,01 и кт = 0,03 - поправочные коэффициенты.
Для оценки качества изображения формула (3) применяется только по яркости. Максимальное значение SSIM устанавливается равным 1. Чем больше SSIM, тем лучше качество видео.
Метрика NQI (New Quality Index) — это новый индекс качества, который моделирует искажение изображения как комбинацию трех факторов: потеря корреляции, искажение яркости и искажение контраста. Она вычисляется, гак же как и метрика SSIM, т.е. как среднее арифметическое нескольких окон одного изображения. Метрика NQI между двумя окнами х и у, размера NxN, рассчитывается следующим образом [9]:
С ^ 2ху 2С ХС у
NQI =
— о 2 9
х'+/ ^;+сг;
(4)
где МАХ - это максимальный уровень светового излучения пикселя в изображении, MSE (Mean Squared Error) -среднеквадратичное отклонение, между двумя изображениями I и К.
Максимальное значение PSNR устанавливается равным 100 дБ. Чем больше PSNR, тем лучше качество видео. Для вычисления OPSNR (Overall PSNR) - общего значения метрики PSNR для всех кадров, необходимо посчитать сначала среднее значение MSE, а потом с помощью этого значения вычислить PSNR. Измерение метрики PSNR является традиционным методом объективной оценки качества видео. Недостаток данного метода заключается в том, что он не гарантирует совместимости с восприятием человеческого глаза. Поэтому для улучшения объективности измерений были разработаны более точные метрики, такие как, SSIM, NQI и VQM.
Метрика SSIM (Structural Similarity Index) - это индекс структурного сходства, который определяет степень сходства между двумя изображениями и основан на измерении трех компонентов: сходства яркости, сходства контраста и структурного сходства. Метрика SSIM определяется с помощью нескольких окон изображения, которая между двумя окнами х и у, размера N*N, вычисляется по следующей формуле [10]:
Максимальное значение NQI устанавливается равным 1. Чем больше NQI, тем лучше качество видео.
Метрика VQM (Video Quality Metric) - это метрика качества видео, которая использует для соответствия человеческому восприятию дискретное косинусное преобразование DCT (Discrete Cosine Transform) [11]. Минимальное значение VQM устанавливается равным 0. Чем меньше VQM, тем лучше качество видео.
Таким образом, описаны методы оценки характеристик передачи видеопотока и качества восприятия видео. Качество передачи видеопотока оценивается с помощью анализа потерь пакетов. Вычисляются изменение коэффициента потерь пакетов во времени и распределение вероятности размера пачки потерянных пакетов. Для оценки качества видео выбрана традиционная метрика PSNR и метрики SSIM, NQI и VQM, которые более точно отражают восприятие человека. В следующем разделе приводится постановка экспериментов, в которых оценивается качество передачи видеоданных и качества восприятия видео в беспроводной локальной сети.
2. Постановка эксперимента
Оценка влияния характеристик качества передачи потоковых видеоданных на качество восприятия видео в беспроводной локальной сети стандарта проводилась экспериментальным способом. Для этого использовался фрагмент локальной сети, включающий сервер видеопотока, точку беспроводного доступа и клиентский мобильный компьютер (ноутбук). Ноутбук подключался к серверу через точку беспроводного доступа, как показано на рис.1. С помощью программного видеосервера VLC [8], осуществлялась трансляция видео на ноутбук, на котором с помощью специально разработанной для этих целей программы анализатора качества производились измерение показателя PLR и пачечности потерь пакетов. Эта программа осуществляет измерение PLR путем подсчета количества потерянных пакетов в пределах заранее определенной выборки по формуле (1).
Сервер
Точка
доступа
«*>)
Ноутбук
Рис. 1. Топология сети
Экспериментальные исследования проводились в лабораторных условиях. Схематичный план одного из этажей представлен на рис. 2, на котором обозначены пункты расположения используемых в эксперименте устройств. В пункте А размещается видеосервер, а ноутбук с программой анализатора качества размещается в различных нумерованных пунктах.
Эксперимент состоял из серии измерений характеристик качества передачи потоковых видеоданных с различными условиями приема. В каждом случае проводилось измерение нескольких показателей: качества передачи РЬК, а также следующие метрики качества восприятия видео - Р8^, 881М, N01 и УОМ.
На первом этапе ноутбук располагается в позиции 1 (Рис. 2) и производится первое измерение. Затем меняются условия приема путем перемещения ноутбука в закрытый телекоммуникационный шкаф, расположенный в позиции 2, и производится второе измерение. Третье измерение осуществлялось на большем удалении от видеосервера - в позиции 3. На следующем измерении ноутбук снова располагался в позиции I, но при этом отсутствовала внешняя антенна в точке доступа. Пятое измерение проводилось при расположении ноутбука в позиции 3 этажом выше. Последующие семь измерений характеристик качества производились в различных точках области, соответствующей позиции 4. В позиции 3 этажом ниже было произведено заключительное измерение исследуемых характеристик. Вся серия, состоящая из 13-ти измерений, осуществлялась для одного и того же фрагмента видео длительностью около 4х минут. Принятый видеопоток записывался на приемной стороне и далее проводилась его объективная оценка качества.
@- позиция точки доступа I , 2.)(5) и (3) - различные позиции ноутбука Рис. 2. Различные позиции ноутбука относительно точки доступа
3. Анализ результатов оценки характеристик
качества вндеопотока
Такие факторы, как увеличение расстояния между источником и получателем, а также наличие препятствий, оказали отрицательное влияние на качество передачи данных по беспроводной локальной сети, вызывая потери пакетов. Зависимости показателя PLR от времени для измерений I, 5 и 7 отражены на рис. 3. Неравномерность изменения PLR во времени обусловлена тем, что потери пакетов в беспроводных сетях стандарта WiFi являются коррелированными. Пакеты в таких сетях могут теряться пачками. Это наглядно иллюстрируют графики, которые приведены на рис. 4, с помощью которого можно сделать вывод, что чем хуже условия приема, например, при измерениях 5 и 7, тем выше вероятность появления пачек потерянных пакетов большего размера.
Не меньший интерес представляют показатели объективной оценки качества восприятия видео. На рис 5 и 6 для экспериментов 1, 5 и 7 приведены результаты измерения мгновенных значений метрик PSNR и VQM, соответственно, Сопоставляя результаты измерений на рис. 3 с результатами на рис. 5 и 6 можно отметить, что ухудшение показателей PSNR и VQM, приводящее к искажениям видеоизображений, вызваны потерями пакетов в этот момент времени.
Результаты рассматриваемого эксперимента отображены в таблице 1 и на рис. 7. В этой таблице N - номер измерения. Из таблицы 1 и из рис. 7 видим, как и следовало ожидать, в экспериментах со 2 по 13 с понижением качества передачи данных снижается соответственно и качество видео.
Сопоставляя качество видео с качеством передачи данных, можно сделать вывод, что при PLRcp<0,001 качество видео остается высоким. При Р1^.р>0,05 видео становится невозможным для восприятия.
При оценке влияния коэффициента потерь пакетов на качество восприятия необходимо учитывать, что кадры MPEG объединяются в группу изображений (GOP - Group of Pictures) [6]. Кадры различных типов внутри группы GOP неравноценны и поэтому искажение одних (особенно опорного кадра) оказывает более сильное влияние на качество видео, чем искажение других. Кадры этой группы зависимы друг от друга. Таким образом, искажение одного кадра может привести к искажению всей последовательности. Поэтому потеря одного лишь
пакета может привести к искажению целой последовательности кадров. В табл. 2 приведено качество цепочки искаженных кадров. В этой таблице N - номер кадра относительно первого искаженного кадра в этой цепочке. Искажения этой цепочки кадров вызваны потерей одного пакета. На рис. 6 показан первый кадр из данной цепочки и исходный кадр.
дн 'а^сю
Время, с
Рис. 6. Многновенные значения метрики УС)М для измерений I, 5 и 7
Таблица 1
Среднее значение коэффициента потерь пакетов и качество видео в вышеописанных экспериментах
N Р1А„ ОР8ЫЯ, дБ 881 Мср №1ср УОМср
1 0 100 1,0 1,0 0
2 0.00017 51.219 0.99912 0.99791 0.00673
3 0.00033 45.659 0.99837 0.99677 0.0186
4 0.00077 41.447 0.9952 0.98964 0.05316
5 0.0033 37.567 0.98527 0.96736 0.14463
6 0.006 36.469 0.98649 0.97501 0.13949
7 0.01417 32.723 0.97221 0.94997 0.27402
8 0.02579 31.145 0.95973 0.92386 0.41385
9 0.05148 29.572 0.95051 0.9125 0.50144
10 0.098 27.801 0.91642 0.8389 0.84374
II 0.14923 25.102 0.84812 0.72687 1.47003
12 0.32967 видео невозможно смотреть
13 0.5185 видео невозможно смотреть
Р1ЛР Р1Л„
а) б)
Рис. 7. Графики зависимости метрик а) ОР8^ б) БЭИМ ср, Ы01ср и УОМср от среднего значения коэффициента потерь пакетов
Рис. 8. Искажение вызванное потерей одного пакета. Качество видео искаженного кадра: Р5ЫК=21,59 дБ, N01=0,345, УОМ=3,954 и 851М=0,419
Таблица 2
Качество видео цепочки искаженных кадров при потере одного пакета
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
PSNR 21,59 21,76 21,28 21,66 21,76 21,58 22,06 21,99 21,84 26,78 27,47
NQI 0,345 0,322 0,252 0,326 0,343 0,349 0,380 0,384 0,385 0,659 0,708
VQM 3,954 3,964 4,223 4,049 3,959 4,052 3,915 4,000 4,050 2,478 2,207
SSIM 0,419 0,436 0,381 0,433 0,447 0,441 0,490 0,490 0,485 0,754 0,771
Выводы
Таким образом, в данной работе было проанализировано влияние ухудшения качества передачи видеопотока по беспроводной локальной сети стандарта WiFi на качество видео. На качество передачи данных по этой сети оказали влияние такие факторы как дистанция, препятствия и наличие антенн роутера. Эти факторы вызывали увеличение коэффициента потерь пакетов, как показано в таблице 1 и увеличение пачечности потерь пакетов.
С ростом коэффициента потерь пакетов снижается качество видео, измеренное с помощью метрик PSNR, SSIM, NQI и VQM как отражено в таблице 1 и на рис. 5. При PLRcp<0,00l качество видео остается высоким. При PLRcp>0,05 видео становится невозможным для восприятия. Качество видео так же зависит от того какой из типов кадров группы GOP потерян. Потеря одного лишь пакета может привести к искажению целой последовательности кадров.
Литература
1. Качество видео - Википедея // URL: http://rn.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 23.11.2011).
2. Лепсов K.F., Донченко А.А. Вероятность потери пакета в беспроводных сетях со случайным множественным доступом к среде передачи // T-Comm - Телекоммуникации и транспорт. - М.: Издательский дом Медиа Паблишер. - 2011. - №5. - С.32-33.
3. Чунаев А.В., Емельянов В.Н., Абилов А.В. Программный анализатор качества передачи потоковых данных // Сборник трудов научно-технической конференции “Молодые ученые - ускорению научно-технического прогресса в XXI веке”. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2011.-С.64-70.
4. Шелухин О.И., Иванов Ю.А., Арсеньев А.В. Оценка качества передачи видео в системах видеонабледения с помощью программно аппаратного комплекса // T-Comm - Телекоммуникации и транспорт. — М.: Издательский дом Медиа Паблишер. - 2010. - № 10. - С.81 -84.
5. Cisco Systems. Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2008-2013 // URL: http://www.cisco.coni/ en/US/soltions/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ns827/white_p apercl l-481360.pdf(датаобращения 23.11.2011).
6. MPEG и его применение //URL: http://www.pctuner.ru/page-al-nipeg.htnil (дата обращения
23.11.2011).
7. PSNR — Википедея // URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 23.11.2011).
8. VideoLAN// URL:http://videolan.org (дата обращения
23.11.2011).
9. Wang Z., Bovik A.C. A Universal Image Quality Index. // IEEE Signal Processing Letters, Vol. XX, No. Y, March 2002.
10. Wang Z„ Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli F..P. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity // IEEE Transactions On Image Processing, Vol. 13, No. 4, April 2004.
11. Xiao F. DCT-based Video Quality Evaluation// URL: http://www.compression.ru/video/ quality _measure/vqm.pdf (дата обращения 23.11.2011).
STREAMING DATA TRANSFERRING CHARACTERISTICS INFLUENCE ON THE VIDEO QUALITY IN WLAN Chunaev AV., Abilov AV., Nistyuk A.I.
Abstract: In this paper we investigate the video quality dependence on the quality of streaming data in wireless local area network. Such characteristics as packet loss rate (PLR) and packet loss distribution are used to measure the quality of data transferring. These characteristics were measured by specially developed program for packet loss analyz'ng. The v'deo quality was measured by such metrics as peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity (SSIM), new quality index (NQI) and v'deo quality metric (VQM). Experimental measurements were carried out in a real WLAN. Videoserver VLC was used to transfer v'deo. The quality of the data was affected by such factors as distance, availability of access point antennas and obstacles. Experimental v'deo quality dependencies on packet loss rate were obtained as a result of the investigations. According to investigations it was found that the v'deo quality remains high when PLR<0,001, and if PLR>0,05 it becomes impossible to percept. The article also shows that the v'deo quality depends on the structure of MPEG: if a lost packet belongs to intra frame, then this loss will have a greater impact than the loss of predicted or bidirectional frame.
Keywords: WLAN, packet loss rate, loss burst, v'deo quality, data streaming, PSNR, SSIM, VQM, NQI, MPEG.
