論文の概要: A FUNQUE Approach to the Quality Assessment of Compressed HDR Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08524v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 21:24:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-16 00:44:13.114805
- Title: A FUNQUE Approach to the Quality Assessment of Compressed HDR Videos
- Title（参考訳）: 圧縮HDR映像の品質評価のためのFUNQUEアプローチ
- Authors: Abhinau K. Venkataramanan, Cosmin Stejerean, Ioannis Katsavounidis,
Alan C. Bovik
- Abstract要約: 最先端のSOTA(State-of-art)アプローチでは、VMAFのような既製のビデオ品質モデルが強化され、非線形変換ビデオフレームで計算される。
ここでは,FUNQUE+というビデオ品質予測モデルの効率的なクラスが,より少ない計算コストで高いHDR映像品質予測精度を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.26141980831573
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have seen steady growth in the popularity and availability of
High Dynamic Range (HDR) content, particularly videos, streamed over the
internet. As a result, assessing the subjective quality of HDR videos, which
are generally subjected to compression, is of increasing importance. In
particular, we target the task of full-reference quality assessment of
compressed HDR videos. The state-of-the-art (SOTA) approach HDRMAX involves
augmenting off-the-shelf video quality models, such as VMAF, with features
computed on non-linearly transformed video frames. However, HDRMAX increases
the computational complexity of models like VMAF. Here, we show that an
efficient class of video quality prediction models named FUNQUE+ achieves SOTA
accuracy. This shows that the FUNQUE+ models are flexible alternatives to VMAF
that achieve higher HDR video quality prediction accuracy at lower
computational cost.
- Abstract（参考訳）: 近年、ハイダイナミックレンジ(HDR)コンテンツ、特にビデオがインターネット上でストリーミングされる人気と可用性が着実に伸びている。
その結果,HDR動画の主観的品質を評価することは,一般的に圧縮の対象となっている。
特に,圧縮HDRビデオの完全参照品質評価の課題を対象としている。
最先端のSOTA(State-of-the-art)アプローチでは、VMAFのような市販のビデオ品質モデルが強化され、非線形変換ビデオフレームで計算される。
しかし、HDRMAXはVMAFのようなモデルの計算複雑性を高める。
ここでは、FUNQUE+というビデオ品質予測モデルの効率的なクラスがSOTA精度を実現することを示す。
これは、FUNQUE+モデルがVMAFのフレキシブルな代替品であることを示し、より低い計算コストで高いHDRビデオ品質予測精度を実現する。
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