Индекс ФИЛЬМА - Википедия - MOVIE Index

В Индекс оценки целостности видео (MOVIE) с настройкой движения представляет собой модель и набор алгоритмов для прогнозирования воспринимаемого качества цифрового телевидения и кинематографических изображений, а также других видов цифровых изображений и видео.

Его разработали Калпана Сешадринатхан и Алан Бовик в Лаборатория изображения и видеоинженерии (LIVE) в Техасский университет в Остине. Он был описан в печатном виде в техническом документе 2010 г. «Оценка качества пространственно-временного видео с настройкой движения».[1] Оригинальная статья MOVIE была удостоена награды IEEE Signal Processing Society Best Journal Paper в 2013 году.

Обзор модели

Индекс MOVIE - это основанная на нейробиологии модель для прогнозирования качества восприятия (возможно, сжатого или иным образом искаженного) движущегося изображения или видео по сравнению с исходным эталонным видео. Таким образом, индекс MOVIE является эталонной метрикой. Модель MOVIE сильно отличается от многих других модели поскольку он использует основанные на нейробиологии модели того, как человеческий мозг обрабатывает зрительные сигналы на различных этапах визуального пути, включая латеральное коленчатое ядро, первичная зрительная кора, а в чувствительных к движению экстрастриатная кора зрительная зона МП.

Spatial MOVIE работает путем обработки пространственной и временной информации движущегося изображения приблизительно раздельно. Прогноз пространственного (кадрового) качества видео находится путем вычисления пространственно-временного частотного разложения как эталонного, так и тестового (искаженного) видео с использованием банка фильтров Габора. После процесса разделительной нормализации на основе модели корковой обработки (область V1) в головном мозге обработанные эталонные и тестовые видео объединяются во взвешенную разность для прогнозирования качества пространственного изображения.

В то же время прогноз временного (изменяющегося во времени или межкадрового) качества движущегося изображения вычисляется с использованием ответов одного и того же пространственно-временного частотного разложения Габора эталонных и тестовых видео, но другим способом. Temporal MOVIE взвешивает эти ответы, используя возбуждающе-тормозящее взвешивание ответов Габора, чтобы настроить их на движение в соответствии с локальным измерением движения видео. Измерения движения также выполняются с использованием набора пространственно-временных фильтров с использованием релевантных для восприятия измерений фазового оптического потока. Эти измерения эталонного и тестового видео затем по-разному комбинируются и нормализуются по делению для получения прогноза временного качества изображения.

Затем общий индекс MOVIE определяется как простое произведение пространственных и временных индексов MOVIE, объединенных во времени (кадры).

Спектакль

Согласно исходной статье, индекс MOVIE обеспечивает лучшие прогнозы качества воспринимаемого движущегося изображения, чем традиционные методы, такие как пиковое отношение сигнал / шум (PSNR) и среднеквадратичная ошибка (MSE), которые несовместимы с зрительным восприятием человека.[1] В той же статье авторы также показывают, что он работает лучше, чем другие качество видео такие модели, как стандарт VQM ANSI / ISO и популярный Structural Similarity (SSIM ) с точки зрения характеристик прогнозирования качества движущегося изображения.

В другом сравнении MOVIE Index превзошел другие модели с точки зрения корреляции с человеческими оценками качества движущегося изображения в базе данных LIVE Video Quality Database, которая является инструментом для оценки точности моделей качества изображения.[2]

использование

Индекс MOVIE коммерчески продается как часть Четкость видео линейка инструментов для измерения качества видео, которые используются в телевизионной и киноиндустрии.

Рекомендации

  1. ^ а б Seshadrinathan, K .; Бовик, A.C. (01.02.2010). «Оценка динамического пространственно-временного качества естественного видео». IEEE Transactions по обработке изображений. 19 (2): 335–350. CiteSeerX  10.1.1.153.9018. Дои:10.1109 / TIP.2009.2034992. ISSN  1057-7149. PMID  19846374.
  2. ^ Seshadrinathan, K .; Soundararajan, R .; Bovik, A.C .; Кормак, Л. К. (июнь 2010 г.). «Исследование субъективной и объективной оценки качества видео». IEEE Transactions по обработке изображений. 19 (6): 1427–1441. Дои:10.1109 / tip.2010.2042111. ISSN  1057-7149. PMID  20129861.