画質評価の混乱:より良い拡張現実感経験に向けて【JST・京大機械翻訳】

Duan Huiyu; Min Xiongkuo; Zhu Yucheng; Zhai Guangtao; Yang Xiaokang; Callet Patrick Le

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213646290447 整理番号：22P0329322

画質評価の混乱:より良い拡張現実感経験に向けて【JST・京大機械翻訳】

Confusing Image Quality Assessment: Towards Better Augmented Reality Experience

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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マルチメディア技術の開発によって,拡張現実感(AR)は,有望な次世代モバイルプラットフォームになった。ARの一次値は,ディジタルコンテンツと実世界環境の融合を促進することであるが,この融合がこれら2つのコンポーネントの経験(QoE)の品質にどのように影響するかに関する研究が不足している。ARのより良いQoEを達成するために,その2つの層が互いに影響を受けるので,その知覚品質を最初に評価することが重要である。本論文では,仮想シーンと実シーンの重ね合わせとしてAR技術を考察し,その基本理論として視覚混乱を導入した。より一般的な問題を最初に提案し,それは重畳画像の知覚品質,すなわち画像品質評価を混乱させる。通信画像品質評価(CFIQA)データベースを確立して,それは600の参照画像と対における参照画像の混合によって作り出される300の歪画像を含んだ。次に,主観的品質認識研究および客観的モデル評価実験を行い,人間が混乱画像をどのように知覚するかのより良い理解を達成した。CFIQAと呼ばれる客観的計量も提案し,混乱画像品質をよりよく評価した。さらに,拡張ARIQA研究をCFIQA研究に基づいて行った。20のAR基準画像,20の背景(BG)参照画像,およびARとBGの参照から生成された560の歪画像,および対応して収集した主観的品質評価を含む実際のARアプリケーションシナリオをより良くシミュレートするためのARIQAデータベースを確立した。また,著者らは,対応するIQAアルゴリズムを設計するとき,視覚混乱を考慮するべきかどうかを研究するために,3種類の完全参照(FR)IQA計量を設計した。ARIQAメトリックを,AR画像の知覚品質をより良く評価するために最終的に提案した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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