論文の概要: Perceptual Assessment and Optimization of High Dynamic Range Image Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12877v3
• Date: Mon, 27 Nov 2023 14:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:55:21.587155
• Title: Perceptual Assessment and Optimization of High Dynamic Range Image Rendering
• Title（参考訳）: 高ダイナミックレンジ画像レンダリングの知覚評価と最適化
• Authors: Peibei Cao, Rafal K. Mantiuk and Kede Ma
• Abstract要約: 既存のモデルは、主に低ダイナミックレンジ(LDR)画像用に設計されており、HDR画像の品質に対する人間の認識と相関が低い。 本稿では,近年のLDR領域の進歩を伝達することによって,HDR品質指標のファミリを提案する。 我々のメトリクスは、HDR-VDPファミリを含む既存の手法よりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.908904384838017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing popularity of high dynamic range (HDR) imaging stems from its ability to faithfully capture luminance levels in natural scenes. However, HDR image quality assessment has been insufficiently addressed. Existing models are mostly designed for low dynamic range (LDR) images, which exhibit poorly correlated with human perception of HDR image quality. To fill this gap, we propose a family of HDR quality metrics by transferring the recent advancements in LDR domain. The key step in our approach is to employ a simple inverse display model to decompose an HDR image into a stack of LDR images with varying exposures. Subsequently, these LDR images are evaluated using state-of-the-art LDR quality metrics. Our family of HDR quality models offer three notable advantages. First, specific exposures (i.e., luminance ranges) can be weighted to emphasize their assessment when calculating the overall quality score. Second, our HDR quality metrics directly inherit the capabilities of their base LDR quality models in assessing LDR images. Third, our metrics do not rely on human perceptual data of HDR image quality for re-calibration. Experiments conducted on four human-rated HDR image quality datasets indicate that our HDR quality metrics consistently outperform existing methods, including the HDR-VDP family. Furthermore, we demonstrate the promise of our models in the perceptual optimization of HDR novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)画像の普及は、自然界における輝度レベルを忠実に捉える能力に起因している。 しかし,HDR画像の品質評価は不十分である。 既存のモデルは、主に低ダイナミックレンジ(LDR)画像用に設計されており、HDR画像の品質に対する人間の認識と相関が低い。 このギャップを埋めるために,近年のLDR領域の進歩を伝達することにより,HDR品質指標のファミリを提案する。 提案手法の重要なステップは、単純な逆表示モデルを用いて、HDR画像を様々な露出でLDR画像のスタックに分解することである。 その後、これらのLDR画像は最先端のLDR品質指標を用いて評価される。 当社のHDR品質モデルファミリーには,3つの大きなメリットがあります。 まず、特定の露光(すなわち輝度範囲)を重み付けして、全体的な品質スコアを計算する際の評価を強調する。 第2に、我々のHDR品質指標は、LDR画像の評価において、ベースとなるLDR品質モデルの性能を直接継承する。 第3に、我々のメトリクスは再校正のために人間のHDR画像品質の知覚データに依存しない。 4つのヒト評価HDR画像品質データセットを用いて行った実験は、HDR-VDPファミリーを含む既存の手法よりもHDR品質指標が一貫して優れていることを示している。 さらに,HDRノベルビュー合成の知覚的最適化におけるモデルの有効性を実証する。

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