Dataset and metrics for predicting local visible differences(KRZYSZTOF, 2017)

概要

本論文では、画像の局所的な見え方の違いを予測するためのデータセットとメトリクスを紹介する。参照画像と歪んだ画像、そしてユーザによるマーキングからなる広範なデータセットにより、既存の可視性メトリクスの訓練と、カスタムCNNアーキテクチャに基づく新しいメトリクスの開発が可能になる。このような局所的な訓練データを用いると、メトリクスの性能が著しく向上することを実証する。この研究は、画像の歪みの可視性に関する局所的な情報を必要とする、幅広い画像処理とコンピュータグラフィックスのアプリケーションに不可欠である。

この論文の主な貢献

この論文の主な貢献は以下の3つです。

大規模なデータセットの作成：本研究では、参照画像と歪んだ画像の大規模なデータセットを作成し、ユーザーによるマーキングを行い、画像の局所的な可視差異を予測するためのトレーニングデータを提供しました。このデータセットは、画像の歪みに関する局所的な情報を必要とする幅広い画像処理アプリケーションにとって非常に有用です。
新しい可視性メトリックの開発：本研究では、カスタムCNNアーキテクチャを使用して、新しい可視性メトリックを開発しました。このメトリックは、局所的な可視差異を検出するためにトレーニングされ、既存の可視性メトリックよりも優れた性能を発揮することが示されました。
既存の可視性メトリックの改善：本研究では、大規模なトレーニングデータを使用して、既存の可視性メトリックの性能を改善することも試みました。これにより、sCIELab、HDR-VDP、Butteraugliなどの既存の可視性メトリックの性能が向上し、局所的な可視差異をより正確に予測することができるようになりました。

この研究の限界と今後の課題はなんですか？

限界:

局所的な感度の欠如：既存のメトリクスの多くは、主に全体的な画質評価に重点を置いているため、局所的な画像の歪みを検出する能力を持っておらず、微妙な局所的な歪みを効果的に捉えることができない場合があります。
不十分なトレーニング・データ：メトリクスの中には、特に局所的な歪みという点で、限られたトレーニング・データに悩まされるものがあり、これは局所的な目に見える違いを正確に予測する能力に影響を与える可能性がある。
より高いレベルの効果を捉えることができない：既存のメトリクスは、目に見える歪みを検出するために重要な複雑さや歪みの種類など、画像コンテンツに起因する高次元の効果を十分に考慮していない可能性があります。

今後の課題:

大規模なデータセットの作成：この研究では、多様な画像セットと歪みの種類と大きさのバリエーションを含む、局所的にマークされた歪みを持つ大規模なデータセットを作成します。この大規模なデータセットにより、視認性メトリクスのよりロバストな学習が可能になり、学習データ不足の問題に対処できる。
新しいCNNメトリックの学習：この研究では、局所的な画像の歪みをより効果的に捉えるように設計された、広範なデータセットを用いて、新しいCNNベースのメトリックを学習する。CNNアーキテクチャと訓練方法によって、メトリックは高密度の可視性マップから学習することができ、局所的な歪みを検出する能力が向上する。
高次元の効果の考慮：本研究のCNNベースのメトリクスは、学習データの確率的性質と、複雑な画像における歪み探索と実際の検出の複合効果を明示的に考慮しています。これにより、このメトリクスは画像の内容や複雑さに関連する高次元の効果を捉えることができ、この点に関する既存のメトリクスの限界に対処することができます。

これらの限界に対処することで、この研究は、局所的な画像の歪みを検出するための、より効果的な可視性メトリックの開発に貢献し、最終的には、画質評価の精度を向上させ、圧縮、超解像、電子透かしなどの実用的なアプリケーションを可能にする。