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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12877v4
• Date: Fri, 12 Apr 2024 07:43:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:35:34.073702
• 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, Kede Ma,
• Abstract要約: 高ダイナミックレンジレンダリングは、自然界の広い輝度範囲を忠実に再現する能力を持つ。 既存の画質モデルは、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よく一致しない。 本稿では,HDR画像からLDR画像のスタックを分解するために,単純な逆表示モデルを用いるHDR品質指標のファミリを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.72195917050074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) rendering has the ability to faithfully reproduce the wide luminance ranges in natural scenes, but how to accurately assess the rendering quality is relatively underexplored. Existing quality models are mostly designed for low dynamic range (LDR) images, and do not align well with human perception of HDR image quality. To fill this gap, we propose a family of HDR quality metrics, in which the key step is employing a simple inverse display model to decompose an HDR image into a stack of LDR images with varying exposures. Subsequently, these decomposed images are assessed through well-established LDR quality metrics. Our HDR quality models present three distinct benefits. First, they directly inherit the recent advancements of LDR quality metrics. Second, they do not rely on human perceptual data of HDR image quality for re-calibration. Third, they facilitate the alignment and prioritization of specific luminance ranges for more accurate and detailed quality assessment. Experimental results show that our HDR quality metrics consistently outperform existing models in terms of quality assessment on four HDR image quality datasets and perceptual optimization of HDR novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)レンダリングは、自然界の広い輝度範囲を忠実に再現する能力を持つが、レンダリング品質を正確に評価する方法は、比較的過小評価されている。 既存の画質モデルは、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よく一致しない。 このギャップを埋めるために、HDRの品質指標のファミリーを提案し、そ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、これらの分解された画像は、確立されたLDR品質指標によって評価される。 私たちのHDRの品質モデルには3つのメリットがあります。 まず、LDRの品質指標の最近の進歩を直接継承する。 第2に、HDR画像品質の人間の知覚データを再校正に頼らない。 第3に、より正確で詳細な品質評価のために、特定の輝度範囲のアライメントと優先順位付けを容易にする。 実験結果から,HDR画像品質データセットの4つの品質評価と,HDR新規ビュー合成の知覚的最適化の観点から,HDR品質指標が既存モデルより一貫して優れていることが示された。

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