トーンマップHDR画像の無参照品質評価【JST・京大機械翻訳】

Kundu Debarati; Ghadiyaram Deepti; Bovik Alan C.; Evans Brian L.

文献

J-GLOBAL ID：201902237393440749 整理番号：19A0512415

トーンマップHDR画像の無参照品質評価【JST・京大機械翻訳】

No-Reference Quality Assessment of Tone-Mapped HDR Pictures

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資料名：
巻： 26 号： 6 ページ： 2957-2971 発行年： 2017年
JST資料番号： W0364A ISSN： 1057-7149 CODEN： IIPRE4 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自動的に人間の観察者によって認識されるように,ディジタル画質を自動的に予測できることは,人間が表示された視覚情報の究極の消費者である多くの応用において重要になっている。標準ダイナミックレンジ(SDR)画像は8b/色/画素を提供する。通常,同じシーンの複数の露光から生成される高ダイナミックレンジ(HDR)画像は,16または32b/色/画素を提供することができるが,標準監視装置上でのディスプレイのためにはSDRに対して必要とされなければならない。マルチ露光融合技術はHDR生成を直接的にSDRフォーマットに融合させることにより,輝度と色分布を美観的に重ね合わせることを目的としている。ここでは,帯域通過の標準測定とHDR画像の新しく隠された微分自然シーン統計(NSS)に基づくHDR画像のための新しい無参照画像品質評価(NR IQA)モデルを記述した。著者らは,HDR IMAGE勾配ベース評価器を呼ぶモデルからのアルゴリズムを導出した。NSSモデルは,SDR画像の主観的品質を効果的に予測するNR IQAモデルを考案するために以前に使用されてきたが,それらは,トネマッピングHDRコンテンツにおいて著しく悪くなっている。これを改善するために,次の貢献を行った。1)筆者らは,予測性能を大幅に向上させる新しいHDR固有の勾配ベースの特徴と同様に,標準的な空間領域NSS特徴の両方を用いて,HDR画像NR IQAモデルとアルゴリズムを設計した。2)著者らは,大規模な密集したHDR画像データベースに関する提案したモデルを検証した。そして,3)提案したモデルは,レガシー自然SDR画像においても良好に機能することを実証した。ソフトウェアは,http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/higradeRelease.zipで利用可能である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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