論文の概要: HDR-ChipQA: No-Reference Quality Assessment on High Dynamic Range Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13156v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 21:25:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 16:24:57.408249
- Title: HDR-ChipQA: No-Reference Quality Assessment on High Dynamic Range Videos
- Title(参考訳): HDR-ChipQA:高ダイナミックレンジ映像の非参照品質評価
- Authors: Joshua P. Ebenezer, Zaixi Shang, Yongjun Wu, Hai Wei, Sriram
Sethuraman and Alan C. Bovik
- Abstract要約: 本稿では,ハイダイナミックレンジ(チップ)ビデオのスタントアウト性能を実現するノン参照ビデオ品質モデルとアルゴリズムを提案する。
HDRビデオは、標準ダイナミックレンジ(SDR)ビデオよりも幅広い輝度、詳細、色を表現している。
- 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 present a no-reference video quality model and algorithm that delivers
standout performance for High Dynamic Range (HDR) videos, which we call
HDR-ChipQA. HDR videos represent wider ranges of luminances, details, and
colors than Standard Dynamic Range (SDR) videos. The growing adoption of HDR in
massively scaled video networks has driven the need for video quality
assessment (VQA) algorithms that better account for distortions on HDR content.
In particular, standard VQA models may fail to capture conspicuous distortions
at the extreme ends of the dynamic range, because the features that drive them
may be dominated by distortions {that pervade the mid-ranges of the signal}. We
introduce a new approach whereby a local expansive nonlinearity emphasizes
distortions occurring at the higher and lower ends of the {local} luma range,
allowing for the definition of additional quality-aware features that are
computed along a separate path. These features are not HDR-specific, and also
improve VQA on SDR video contents, albeit to a reduced degree. We show that
this preprocessing step significantly boosts the power of distortion-sensitive
natural video statistics (NVS) features when used to predict the quality of HDR
content. In similar manner, we separately compute novel wide-gamut color
features using the same nonlinear processing steps. We have found that our
model significantly outperforms SDR VQA algorithms on the only publicly
available, comprehensive HDR database, while also attaining state-of-the-art
performance on SDR content.
- Abstract(参考訳): 我々は,HDR-ChipQAと呼ぶハイダイナミックレンジ(HDR)ビデオのスタンドアウト性能を実現するノン参照ビデオ品質モデルとアルゴリズムを提案する。
HDRビデオは、標準ダイナミックレンジ(SDR)ビデオよりも幅広い輝度、詳細、色を表現している。
大規模ビデオネットワークにおけるHDRの採用の増加により、HDRコンテンツの歪みを考慮に入れたビデオ品質評価(VQA)アルゴリズムの必要性が高まっている。
特に、標準的なVQAモデルは、ダイナミックレンジの極端における顕著な歪みを捉えることができない。
局所的な拡張的非線形性は、{local} luma範囲の上端と下端で発生する歪みを強調する新しいアプローチを導入し、別々の経路に沿って計算される付加的な品質認識特徴の定義を可能にした。
これらの特徴はHDR特有のものではなく、SDR映像のVQAも改善されている。
この前処理ステップは,hdrコンテンツの品質予測に用いる際に,歪みに敏感な自然ビデオ統計(nvs)機能のパワーを著しく高めている。
同様の方法で、同じ非線形処理ステップを用いて、新しい広域色特徴を別々に計算する。
当社のモデルがsdr vqaアルゴリズムを,公開されている唯一の包括的なhdrデータベースで大幅に上回っていると同時に,sdrコンテンツの最先端のパフォーマンスも達成していることが分かりました。
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