空間周波数特徴に基づく領域適応ブラインドPSNR推定(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)

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概要

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PSNRの計測には原画を用意する必要があるが、CGM映像では原画を用意することが困難な場合が多い。そこで筆者らはPSNRを変化させた多数の圧縮画像をSVMに学習させ、さらに顕著性マップを用いて画像を顕著領域と非顕著領域に分割することで推定精度の改善を図るブラインド画質推定に関する検討を進めてきた。しかし、顕著性マップでは、全体的に平坦な画像もしくは複雑な画像であっても相対的に顕著性領域の検出を試みるため、適切な分割が行われず精度が悪くなることがあった。そこで本稿では、動画において各フレームをACレベルを用いて2つに分割し、領域ごとにブラインドPSNR推定を行うことを試みる。これによって、顕著性マップによる分割が失敗する場合でも、安定したPSNR推定を行えることを確認した。
2013-02-11

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