論文の概要: Subjective and Objective Quality Assessment Methods of Stereoscopic Videos with Visibility Affecting Distortions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19522v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 07:40:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:02.724229
• Title: Subjective and Objective Quality Assessment Methods of Stereoscopic Videos with Visibility Affecting Distortions
• Title（参考訳）: 視認性に影響を及ぼす立体映像の主観的・客観的品質評価法
• Authors: Sria Biswas, Balasubramanyam Appina, Priyanka Kokil, Sumohana S Channappayya,
• Abstract要約: 私たちは、12の参照と360の歪んだビデオからなるフルHD解像度ステレオスコープ(S3D)ビデオデータセットを作成します。 生成したビデオデータセットを24人の視聴者で主観分析する。 S3Dビデオに対して,オピニオン・ウナウェア(OU)とディストーション・ウナウェア(DU)のビデオ品質評価モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.585857986453941
• License:
• Abstract: We present two major contributions in this work: 1) we create a full HD resolution stereoscopic (S3D) video dataset comprised of 12 reference and 360 distorted videos. The test stimuli are produced by simulating the five levels of fog and haze ambiances on the pristine left and right video sequences. We perform subjective analysis on the created video dataset with 24 viewers and compute Difference Mean Opinion Scores (DMOS) as quality representative of the dataset, 2) an Opinion Unaware (OU) and Distortion Unaware (DU) video quality assessment model is developed for S3D videos. We construct cyclopean frames from the individual views of an S3D video and partition them into nonoverlapping blocks. We analyze the Natural Scene Statistics (NSS) of all patches of pristine and test videos, and empirically model the NSS features with Univariate Generalized Gaussian Distribution (UGGD). We compute UGGD model parameters ({\alpha}, \b{eta}) at multiple spatial scales and multiple orientations of spherical steerable pyramid decomposition and show that the UGGD parameters are distortion discriminable. Further, we perform Multivariate Gaussian (MVG) modeling on the pristine and distorted video feature sets and compute the corresponding mean vectors and covariance matrices of MVG fits. We compute the Bhattacharyya distance measure between mean vectors and covariance matrices to estimate the perceptual deviation of a test video from pristine video set. Finally, we pool both distance measures to estimate the overall quality score of an S3D video. The performance of the proposed objective algorithm is verified on the popular S3D video datasets such as IRCCYN, LFOVIAS3DPh1, LFOVIAS3DPh2 and the proposed VAD stereo dataset. The algorithm delivers consistent performance across all datasets and shows competitive performance against off-the-shelf 2D and 3D image and video quality assessment algorithms.
• Abstract（参考訳）: この仕事には2つの大きな貢献があります。 1) フルHD解像度ステレオスコープ(S3D)ビデオデータセットを作成した。 テスト刺激は、プリスチンの左及び右のビデオシーケンス上で5レベルの霧とヘイズアンビアンスをシミュレートして生成される。 生成したビデオデータセットを24人の視聴者で主観分析し、データセットの品質代表として差分平均オピニオンスコア(DMOS)を算出する。 2)S3Dビデオに対して,オピニオン・ウナウェア(OU)とディストーション・ウナウェア(DU)のビデオ品質評価モデルを開発した。 我々は、S3Dビデオの個々のビューからサイクロペアンフレームを構築し、それらを重複しないブロックに分割する。 プリスタンとテストビデオの全パッチのNatural Scene Statistics (NSS)を分析し,Univariate Generalized Gaussian Distribution (UGGD)によるNAS特徴を実験的にモデル化した。 複数の空間スケールでUGGDモデルパラメータ({\alpha, \b{eta})を計算し、球状ステアブルピラミッド分解の複数方向を計算し、UGGDパラメータが歪み判別可能であることを示す。 さらに、プリスタンと歪んだビデオ特徴集合上で多変量ガウス(MVG)モデリングを行い、対応する平均ベクトルと共分散行列を計算する。 平均ベクトルと共分散行列間のバッタリア距離測定を計算し、プリスタンビデオセットからテストビデオの知覚的偏差を推定する。 最後に、S3Dビデオの全体的な品質スコアを推定するために、両方の距離測度をプールする。 提案アルゴリズムの性能をIRCCYN, LFOVIAS3DPh1, LFOVIAS3DPh2, VADステレオデータセットなどの一般的なS3Dビデオデータセットで検証する。 このアルゴリズムは、すべてのデータセットに対して一貫したパフォーマンスを提供し、市販の2Dおよび3D画像およびビデオ品質評価アルゴリズムに対する競合性能を示す。

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