論文の概要: CameraVDP: Perceptual Display Assessment with Uncertainty Estimation via Camera and Visual Difference Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08947v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 19:13:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.118898
• Title: CameraVDP: Perceptual Display Assessment with Uncertainty Estimation via Camera and Visual Difference Prediction
• Title（参考訳）: CameraVDP:カメラによる不確実性推定と視覚差分予測による知覚ディスプレイ評価
• Authors: Yancheng Cai, Robert Wanat, Rafal Mantiuk,
• Abstract要約: 視覚差分予測器を用いたカメラベース再構成パイプラインを提案する。 再構成パイプラインは、HDR画像の重ね合わせ、MTFインバージョン、ナビゲーション補正、幾何学的歪曲、ホモグラフィ変換、色補正を組み合わせたものである。 提案するCameraVDPフレームワークを,欠陥画素検出,色認識,非均一性評価の3つの応用により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2330023661329355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate measurement of images produced by electronic displays is critical for the evaluation of both traditional and computational displays. Traditional display measurement methods based on sparse radiometric sampling and fitting a model are inadequate for capturing spatially varying display artifacts, as they fail to capture high-frequency and pixel-level distortions. While cameras offer sufficient spatial resolution, they introduce optical, sampling, and photometric distortions. Furthermore, the physical measurement must be combined with a model of a visual system to assess whether the distortions are going to be visible. To enable perceptual assessment of displays, we propose a combination of a camera-based reconstruction pipeline with a visual difference predictor, which account for both the inaccuracy of camera measurements and visual difference prediction. The reconstruction pipeline combines HDR image stacking, MTF inversion, vignetting correction, geometric undistortion, homography transformation, and color correction, enabling cameras to function as precise display measurement instruments. By incorporating a Visual Difference Predictor (VDP), our system models the visibility of various stimuli under different viewing conditions for the human visual system. We validate the proposed CameraVDP framework through three applications: defective pixel detection, color fringing awareness, and display non-uniformity evaluation. Our uncertainty analysis framework enables the estimation of the theoretical upper bound for defect pixel detection performance and provides confidence intervals for VDP quality scores.
• Abstract（参考訳）: 電子ディスプレイが生成する画像の正確な測定は、従来型および計算型の両方の評価に不可欠である。 スパースラジオメトリックサンプリングとモデル適合に基づく従来の表示測定方法は、高周波および画素レベルの歪みを捉えるのに失敗するため、空間的に変化する表示アーティファクトを捉えるのに不十分である。 カメラは十分な空間分解能を提供するが、光学、サンプリング、光度歪みを導入する。 さらに、物理的測定は、歪みが見えるかどうかを評価するために、視覚系のモデルと組み合わせなければならない。 ディスプレイの知覚的評価を可能にするため、カメラによる再構成パイプラインと視覚差分予測器の組み合わせを提案し、カメラ計測の不正確さと視覚差分予測の両方を考慮に入れた。 再構成パイプラインは、HDR画像の積み重ね、MTFの反転、ナビゲーション補正、幾何学的歪曲、ホモグラフィ変換、色補正を組み合わせており、カメラは正確な表示測定機器として機能する。 視覚差分予測器(VDP)を組み込むことにより、人間の視覚系に対する異なる視環境下での様々な刺激の可視性をモデル化する。 提案するCameraVDPフレームワークは,欠陥画素検出,カラーフレーミング認識,非均一性評価の3つの応用を通じて検証する。 我々の不確実性分析フレームワークは、欠陥画素検出性能の理論上界の推定を可能にし、VDP品質スコアに対する信頼区間を提供する。

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