論文の概要: Auto-Weighted Layer Representation Based View Synthesis Distortion Estimation for 3-D Video Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02420v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 12:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 15:38:44.513846
• Title: Auto-Weighted Layer Representation Based View Synthesis Distortion Estimation for 3-D Video Coding
• Title（参考訳）: 自動重み付け層表現に基づく3次元映像符号化のためのビュー合成歪み推定
• Authors: Jian Jin, Xingxing Zhang, Lili Meng, Weisi Lin, Jie Liang, Huaxiang Zhang, Yao Zhao
• Abstract要約: 本稿では,自動重み付け層表現に基づくビュー合成歪み推定モデルを提案する。 提案手法は, 精度, 効率の両面において, 最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.53837757673597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, various view synthesis distortion estimation models have been studied to better serve for 3-D video coding. However, they can hardly model the relationship quantitatively among different levels of depth changes, texture degeneration, and the view synthesis distortion (VSD), which is crucial for rate-distortion optimization and rate allocation. In this paper, an auto-weighted layer representation based view synthesis distortion estimation model is developed. Firstly, the sub-VSD (S-VSD) is defined according to the level of depth changes and their associated texture degeneration. After that, a set of theoretical derivations demonstrate that the VSD can be approximately decomposed into the S-VSDs multiplied by their associated weights. To obtain the S-VSDs, a layer-based representation of S-VSD is developed, where all the pixels with the same level of depth changes are represented with a layer to enable efficient S-VSD calculation at the layer level. Meanwhile, a nonlinear mapping function is learnt to accurately represent the relationship between the VSD and S-VSDs, automatically providing weights for S-VSDs during the VSD estimation. To learn such function, a dataset of VSD and its associated S-VSDs are built. Experimental results show that the VSD can be accurately estimated with the weights learnt by the nonlinear mapping function once its associated S-VSDs are available. The proposed method outperforms the relevant state-of-the-art methods in both accuracy and efficiency. The dataset and source code of the proposed method will be available at https://github.com/jianjin008/.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元映像符号化のための様々なビュー合成歪み推定モデルが研究されている。 しかし、これらは、速度歪みの最適化とレートアロケーションに不可欠である、深さ変化、テクスチャ変性、ビュー合成歪み(VSD)の異なるレベルの関係を定量的にモデル化することは困難である。 本稿では,自己重み付け層表現に基づくビュー合成歪推定モデルを開発した。 第一に、サブVSD(S-VSD)は、深さ変化のレベルと関連するテクスチャ変性に基づいて定義される。 その後、理論上の導出により、VSDはS-VSDにほぼ分解され、関連する重みによって乗算されることを示した。 S−VSDを得るために、S−VSDの層ベース表現を開発し、この層レベルでの効率的なS−VSD計算を実現するために、同じ深さ変化のすべての画素を層で表現する。 一方、非線形写像関数はVSDとS-VSDの関係を正確に表現し、VSD推定中に自動的にS-VSDの重みを与える。 そのような機能を学ぶために、VSDとその関連S-VSDのデータセットを構築する。 実験の結果,S-VSDが利用可能になると,VSDは非線形マッピング関数によって学習された重みで正確に推定できることがわかった。 提案手法は, 精度と効率の両方において, 関連する最先端手法を上回っている。 提案手法のデータセットとソースコードはhttps://github.com/jianjin008/で入手できる。

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