論文の概要: HVS-Based Perceptual Color Compression of Image Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07930v4
- Date: Tue, 9 Feb 2021 17:02:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 13:50:54.142258
- Title: HVS-Based Perceptual Color Compression of Image Data
- Title（参考訳）: HVSによる画像データの知覚色圧縮
- Authors: Lee Prangnell and Victor Sanchez
- Abstract要約: 知覚色圧縮(PCC)と呼ばれる新しい知覚画像符号化手法を提案する。
PCCはヒト視覚系(HVS)スペクトル感度とCIE Just Noticeable Color difference(JNCD)に関する新しいモデルに基づいている
評価では,PCC と Versatile Video Coding (VVC) や High efficient Video Coding (HEVC) などの参照手法を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.29612353016253
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In perceptual image coding applications, the main objective is to decrease,
as much as possible, Bits Per Pixel (BPP) while avoiding noticeable distortions
in the reconstructed image. In this paper, we propose a novel perceptual image
coding technique, named Perceptual Color Compression (PCC). PCC is based on a
novel model related to Human Visual System (HVS) spectral sensitivity and
CIELAB Just Noticeable Color Difference (JNCD). We utilize this modeling to
capitalize on the inability of the HVS to perceptually differentiate photons in
very similar wavelength bands (e.g., distinguishing very similar shades of a
particular color or different colors that look similar). The proposed PCC
technique can be used with RGB (4:4:4) image data of various bit depths and
spatial resolutions. In the evaluations, we compare the proposed PCC technique
with a set of reference methods including Versatile Video Coding (VVC) and High
Efficiency Video Coding (HEVC) in addition to two other recently proposed
algorithms. Our PCC method attains considerable BPP reductions compared with
all four reference techniques including, on average, 52.6% BPP reductions
compared with VVC (VVC in All Intra still image coding mode). Regarding image
perceptual reconstruction quality, PCC achieves a score of SSIM = 0.99 in all
tests in addition to a score of MS-SSIM = 0.99 in all but one test. Moreover,
MOS = 5 is attained in 75% of subjective evaluation assessments conducted.
- Abstract（参考訳）: 知覚的画像符号化アプリケーションでは、可能な限りビット・パー・ピクセル(BPP)を減らし、再構成画像の顕著な歪みを回避することが主な目的である。
本稿では,PCC (Perceptual Color Compression) と呼ばれる新しい知覚画像符号化手法を提案する。
PCCは人間の視覚システム(HVS)スペクトル感度とCIELAB Just Noticeable Color difference(JNCD)に関する新しいモデルに基づいている。
我々は、このモデリングを利用して、非常に類似した波長帯(例えば、特定の色や異なる色の非常に類似した色を区別する)で光子を知覚的に区別するHVSの能力の欠如に乗じる。
提案手法は,RGB (4:4:4) 画像データを用いて,様々なビット深度と空間分解能を示す。
本研究では,提案手法と汎用ビデオ符号化 (vvc) や高効率ビデオ符号化 (hevc) などの参照手法との比較を行った。
提案手法は,VVC (VVC in All intra still image coding mode) と比較して,平均52.6%のBPP削減を含む4つの参照手法と比較して,かなりのBPP削減を実現している。
画像の知覚的再構成品質に関して、PCCは全てのテストでSSIM = 0.99点、MS-SSIM = 0.99点のスコアは1つのテスト以外のすべてのテストで達成する。
さらに、MOS = 5は主観評価の75%で達成される。
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