Image quality prediction using synthetic and natural codebooks: comparative results

要約

よく知られている CORNIA モデルと同様に、ある意味で画像のいくつかの基本的な特性を表すコードベクトルのセットを構築することに基づいて、画像/ビデオ品質評価のモデルを調査します。
コードブックの構築方法を分析し、いくつかの修正を提案します。
また、推論時間短縮の観点からアルゴリズムを検討する。
自然画像と合成画像の両方がコードブックの構築に使用され、コードブックに使用される合成画像の分析が提供されます。
コードブックの構築に合成画像を使用すると、品質評価の結果が改善される可能性があることが実証されています。
また、平均オピニオン スコア (MOS) との相関が十分に高く、CPU でのリアルタイム実行が可能なアルゴリズムのレジームも示します。
ビットレートに対するメトリック感度の問題と同様に、さまざまなプーリング戦略が考慮されます。

要約(オリジナル)

We investigate a model for image/video quality assessment based on building a set of codevectors representing in a sense some basic properties of images, similar to well-known CORNIA model. We analyze the codebook building method and propose some modifications for it. Also the algorithm is investigated from the point of inference time reduction. Both natural and synthetic images are used for building codebooks and some analysis of synthetic images used for codebooks is provided. It is demonstrated the results on quality assessment may be improves with the use if synthetic images for codebook construction. We also demonstrate regimes of the algorithm in which real time execution on CPU is possible for sufficiently high correlations with mean opinion score (MOS). Various pooling strategies are considered as well as the problem of metric sensitivity to bitrate.

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