La evaluación perceptiva de la calidad de video (PEVQ) es un algoritmo de medición de extremo a extremo (E2E) para calificar la calidad de imagen de una presentación de video por medio de una puntuación de opinión media (MOS) de 5 puntos. Es, por tanto, un modelo de calidad de vídeo. PEVQ fue evaluado por el Grupo de expertos en calidad de video (VQEG) en el curso de la Fase de prueba multimedia 2007-2008. En función de los resultados de rendimiento, en los que se probó la precisión de PEVQ frente a las calificaciones obtenidas por espectadores humanos , PEVQ pasó a formar parte del nuevo estándar internacional. [1]
El algoritmo de medición se puede aplicar para analizar los artefactos visibles causados por un proceso de codificación/descodificación (o transcodificación) de video digital, redes de transmisión basadas en IP o radio y dispositivos de usuario final. Los escenarios de aplicación abordan los servicios móviles y de redes de próxima generación e incluyen IPTV ( televisión de definición estándar y HDTV ), transmisión de video , TV móvil , video telefonía , videoconferencia y video mensajería .
El paradigma de medición consiste en evaluar las degradaciones de una secuencia de vídeo decodificada que sale de la red (por ejemplo, tal como la recibe un decodificador de TV) en comparación con la imagen de referencia original (transmitida desde el estudio). En consecuencia, la configuración se denomina prueba de calidad de extremo a extremo (E2E).
El desarrollo de algoritmos de análisis de calidad de imagen disponibles en la actualidad comenzó con modelos de imágenes fijas que luego se mejoraron para cubrir también imágenes en movimiento. PEVQ es un algoritmo de referencia completa (consulte la clasificación de modelos en calidad de video ) y analiza la imagen píxel por píxel después de una alineación temporal (también denominada "registro temporal") de los marcos de referencia y la señal de prueba correspondientes. Los resultados de PEVQ MOS varían de 1 (malo) a 5 (excelente) e indican la calidad percibida de la secuencia decodificada.
PEVQ se basa en modelar el comportamiento del sistema visual humano. Además de una puntuación MOS general, PEVQ cuantifica las anomalías en la señal de video mediante una variedad de KPI , incluidos PSNR , indicadores de distorsión y retraso de sincronización de labios.