論文の概要: Making Video Quality Assessment Models Robust to Bit Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13092v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 18:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 16:41:07.334211
• Title: Making Video Quality Assessment Models Robust to Bit Depth
• Title（参考訳）: ビデオ品質評価モデルをビット深度にロバストにする
• Authors: Joshua P. Ebenezer, Zaixi Shang, Yongjun Wu, Hai Wei, Sriram Sethuraman and Alan C. Bovik
• Abstract要約: 我々は,ビデオ品質アセスメント(VQA)アルゴリズムに含まれるHDRMAX機能と呼ばれる新しい特徴セットを導入し,それらを高ダイナミックレンジ(SDR)ビデオの歪みに敏感化する。 これらの特徴はHDRに特有ではなく、SDRコンテンツ上でのVQAモデルの等価性予測性能を増大させるが、特にHDRに有効である。 提案手法の有効性の実証として, 現状のVQAモデルは10ビットHDRデータベースでは性能が良くないが, テスト時にHDRMAX機能を含めることで性能が大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.504568225201915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel feature set, which we call HDRMAX features, that when included into Video Quality Assessment (VQA) algorithms designed for Standard Dynamic Range (SDR) videos, sensitizes them to distortions of High Dynamic Range (HDR) videos that are inadequately accounted for by these algorithms. While these features are not specific to HDR, and also augment the equality prediction performances of VQA models on SDR content, they are especially effective on HDR. HDRMAX features modify powerful priors drawn from Natural Video Statistics (NVS) models by enhancing their measurability where they visually impact the brightest and darkest local portions of videos, thereby capturing distortions that are often poorly accounted for by existing VQA models. As a demonstration of the efficacy of our approach, we show that, while current state-of-the-art VQA models perform poorly on 10-bit HDR databases, their performances are greatly improved by the inclusion of HDRMAX features when tested on HDR and 10-bit distorted videos.
• Abstract（参考訳）: 標準ダイナミックレンジ (sdr) ビデオ用に設計されたビデオ品質評価 (vqa) アルゴリズムに含まれるhdrmax機能と呼ばれる新しい機能セットを導入することで、これらのアルゴリズムによって不適切に説明される高ダイナミックレンジ (hdr) ビデオの歪みに感応する。 これらの特徴はHDRに特有ではなく、SDRコンテンツ上でのVQAモデルの等価性予測性能を増大させるが、特にHDRに有効である。 hdrmaxの特徴は、自然ビデオ統計(nvs)モデルから引き出された強力な前処理を、映像の最も明るく暗い部分に影響を与える可測性を高め、既存のvqaモデルによって説明されない歪みを捉えることである。 提案手法の有効性の実証として,現状のVQAモデルでは10ビットのHDRデータベースでは性能が低かったが,HDRMAXと10ビットの歪みビデオでテストした場合のHDRMAX機能の導入により性能が大幅に向上したことを示す。

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