論文の概要: Image Statistics Predict the Sensitivity of Perceptual Quality Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09874v4
• Date: Mon, 02 Dec 2024 10:33:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:35.135385
• Title: Image Statistics Predict the Sensitivity of Perceptual Quality Metrics
• Title（参考訳）: 画像統計は知覚品質指標の感度を予測する
• Authors: Alexander Hepburn, Valero Laparra, Raúl Santos-Rodriguez, Jesús Malo,
• Abstract要約: 画像の確率から、このリンクが数学的にどのように表現されるかは定かではない。 本稿では,自然画像の生成モデルを用いて画像の確率を評価する。 我々は,現在最先端の主観的画像品質指標の感度を予測するために,確率関連因子をどのように組み合わせることができるか分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.077177515227554
• License:
• Abstract: Previously, Barlow and Attneave hypothesised a link between biological vision and information maximisation. Following Shannon, information was defined using the probability of natural images. Several physiological and psychophysical phenomena have been derived from principles like info-max, efficient coding, or optimal denoising. However, it remains unclear how this link is expressed in mathematical terms from image probability. Classical derivations were subjected to strong assumptions on the probability models and on the behaviour of the sensors. Moreover, the direct evaluation of the hypothesis was limited by the inability of classical image models to deliver accurate estimates of the probability. Here, we directly evaluate image probabilities using a generative model for natural images, and analyse how probability-related factors can be combined to predict the sensitivity of state-of-the-art subjective image quality metrics, a proxy for human perception. We use information theory and regression analysis to find a simple model that when combining just two probability-related factors achieves 0.77 correlation with subjective metrics. This probability-based model is validated in two ways: through direct comparison with the opinion of real observers in a subjective quality experiment, and by reproducing basic trends of classical psychophysical facts such as the Contrast Sensitivity Function, the Weber-law, and contrast masking.
• Abstract（参考訳）: 以前は、BarlowとAttneaveは生物学的ビジョンと情報の最大化の関係を仮説を立てていた。 シャノンに続いて、情報は自然画像の確率を用いて定義された。 いくつかの生理学的、精神物理学的な現象は、インフォマックス、効率的な符号化、最適な妄想などの原理から導かれる。 しかし、このリンクが画像の確率から数学的にどのように表現されるかは定かではない。 古典的導出は、確率モデルとセンサーの挙動について強い仮定を下された。 さらに、仮説の直接評価は、確率の正確な推定を行うための古典的画像モデルの欠如によって制限された。 本稿では,自然画像の生成モデルを用いて画像の確率を直接評価し,人間の知覚の指標である最先端の主観的画像品質指標の感度を予測するために,確率関連因子をどのように組み合わせるかを解析する。 情報理論と回帰分析を用いて、2つの確率関連因子を組み合わせれば、主観的指標と0.77の相関が得られる簡単なモデルを求める。 この確率に基づくモデルは、主観的品質実験における実観察者の意見と直接比較することによって、コントラスト感度関数、ウェバー法則、コントラストマスキングのような古典的な心理物理学的事実の基本的な傾向を再現することによって、2つの方法で検証される。

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