論文の概要: FS-BAND: A Frequency-Sensitive Banding Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18216v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 03:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 18:04:01.086626
• Title: FS-BAND: A Frequency-Sensitive Banding Detector
• Title（参考訳）: FS-BAND:周波数感度バンド検出器
• Authors: Zijian Chen, Wei Sun, Zicheng Zhang, Ru Huang, Fangfang Lu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai, Wenjun Zhang
• Abstract要約: バンディング・アーティファクト(Banding artifact)は、階段のような輪郭(contour)として知られ、圧縮や伝達などで発生する一般的な品質の不快さである。 周波数感度バンディング検出器 (FS-BAND) と呼ばれる,帯状アーティファクトを捕捉・評価するための非参照帯状検出モデルを提案する。 実験結果から,FS-BAND法は画像品質評価(IQA)手法よりもバンドリング分類タスクの精度が高い結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.59101150019851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Banding artifact, as known as staircase-like contour, is a common quality annoyance that happens in compression, transmission, etc. scenarios, which largely affects the user's quality of experience (QoE). The banding distortion typically appears as relatively small pixel-wise variations in smooth backgrounds, which is difficult to analyze in the spatial domain but easily reflected in the frequency domain. In this paper, we thereby study the banding artifact from the frequency aspect and propose a no-reference banding detection model to capture and evaluate banding artifacts, called the Frequency-Sensitive BANding Detector (FS-BAND). The proposed detector is able to generate a pixel-wise banding map with a perception correlated quality score. Experimental results show that the proposed FS-BAND method outperforms state-of-the-art image quality assessment (IQA) approaches with higher accuracy in banding classification task.
• Abstract（参考訳）: バンディングアーティファクト(Banding artifact)は、階段のような輪郭(case-like contour)として知られ、圧縮や送信などのシナリオで発生する一般的な品質の不快さであり、ユーザ体験の質(QoE)に大きく影響する。 バンドリング歪みは通常、スムーズな背景において比較的小さなピクセル単位の変動として現れるが、空間領域では解析が困難であるが周波数領域では容易に反映される。 そこで本研究では,周波数特性からバンドングアーチファクトを解析し,周波数感受性バンドング検出器(fs-band)と呼ばれるバンドングアーティファクトを捕捉・評価するための非参照バンドング検出モデルを提案する。 提案する検出器は、知覚相関品質スコアを有する画素毎のバンディングマップを生成することができる。 実験結果から,FS-BAND法は画像品質評価(IQA)手法よりもバンドリング分類タスクの精度が高い結果を得た。

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