Bit-depth enhancement detection for compressed video

要約

近年、ディスプレイの輝度やコントラストは格段に向上している。多くのディスプレイがハイダイナミックレンジ（HDR）や10ビット色深度に対応している。高ビット深度化は新しい技術であるため、映像コンテンツはまだ大部分が色成分あたり8ビット以下のビット深度で撮影・伝送されている。ビット深度が不足すると、偽輪郭やバンディングと呼ばれる歪みが発生し、高コントラストな画面で視認される。このような歪みに対処するため、研究者はビット深度拡張（デクワント化）のアルゴリズムを提案しています。このような技術は、低ビット深度（LBD）のビデオを高ビット深度（HBD）のビデオに変換します。しかし、変換されたLBDビデオの品質は、通常、オリジナルのHBDビデオの品質よりも低く、多くの消費者は、オリジナルのHBDバージョンを維持することを好む。本論文では、ビデオが圧縮前に変換されたかどうかを判断するアルゴリズムを提案する。この問題は複雑で、ビデオフレームの最下位ビット（LSB）に強く影響する圧縮の存在下で、異なる量子化解除アルゴリズムの結果を検出することが必要である。本アルゴリズムはビット深度強調を検出することができ、学習データセットにない量子化アルゴリズムによる処理を受けたかどうかを判断することができるため、優れた汎化能力を示している。

要約(オリジナル)

In recent years, display intensity and contrast have increased considerably. Many displays support high dynamic range (HDR) and 10-bit color depth. Since high bit-depth is an emerging technology, video content is still largely shot and transmitted with a bit depth of 8 bits or less per color component. Insufficient bit-depths produce distortions called false contours or banding, and they are visible on high contrast screens. To deal with such distortions, researchers have proposed algorithms for bit-depth enhancement (dequantization). Such techniques convert videos with low bit-depth (LBD) to videos with high bit-depth (HBD). The quality of converted LBD video, however, is usually lower than that of the original HBD video, and many consumers prefer to keep the original HBD versions. In this paper, we propose an algorithm to determine whether a video has undergone conversion before compression. This problem is complex; it involves detecting outcomes of different dequantization algorithms in the presence of compression that strongly affects the least-significant bits (LSBs) in the video frames. Our algorithm can detect bit-depth enhancement and demonstrates good generalization capability, as it is able to determine whether a video has undergone processing by dequantization algorithms absent from the training dataset.

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