Nghiên cứu thực nghiệm về chất lượng cảm nhận của nội dung video dải động cao được chỉnh sửa gốc so với nội dung video dải động cao được chuyển đổi bằng phép đồ họa ngược trên truyền hình

Multimedia Tools and Applications - Tập 80 - Trang 5559-5576 - 2020
Gonzalo Luzardo1,2, Tine Vyvey1, Jan Aelterman1, Tom Paridaens3, Glenn Van Wallendael3, Peter Lambert3, Sven Rousseaux4, Hiep Luong1, Wouter Durnez1, Jan Van Looy1, Wilfried Philips1, Daniel Ochoa2
1imec-IPI-UGent, Ghent University, Ghent, Belgium
2Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación, ESPOL Polytechnic University, Guayaquil, Ecuador
3Department of Electronics and Information Systems, Ghent University, Ghent, Belgium
4Vlaamse Radio -en Televisieomroeporganisatie,, Brussels, Belgium

Tóm tắt

Truyền hình Dải động cao (HDR) hứa hẹn hiển thị độ sáng cao hơn và mức đen sâu hơn, vì vậy mang lại hình ảnh sống động và thực tế hơn. Tuy nhiên, phân phối video gia đình và phát sóng video trước đây được thiết kế cho những gì chúng ta gọi là màn hình dải động tiêu chuẩn (SDR). Để hiển thị nội dung SDR trên màn hình HDR, nó được chuyển đổi một cách rõ ràng hoặc không rõ ràng, trong một quy trình được gọi là đồ họa ngược (iTMO). Mục tiêu của bài báo này là đánh giá chất lượng cảm nhận của nội dung SDR đã chuyển đổi so với nội dung HDR được điều chỉnh gốc. Bằng cách này, bài báo nhằm giúp các nhà sáng tạo/phân phối nội dung đưa ra quyết định thông minh giữa việc tạo ra/phát sóng nội dung HDR hoặc dựa vào chuyển đổi. Để đạt được điều này, một cuộc thí nghiệm tâm lý học đã được thực hiện để kiểm tra cách người xem đánh giá sự khác biệt giữa nội dung HDR được điều chỉnh gốc và một tập hợp các tùy chọn chuyển đổi SDR sang HDR trên một hệ thống truyền hình. Kết quả cho thấy người xem ưa thích nội dung HDR được điều chỉnh gốc, tiếp theo là các thuật toán đồ họa ngược bắt đầu từ video có dải động nén. Khi so sánh các tùy chọn chuyển đổi, người dùng rõ ràng ưa thích việc chuyển đổi từ SDR ‘dải động nén’ hơn là SDR ‘dải động bị cắt’. Người dùng không thích những video bị kéo naively từ SDR tiêu chuẩn. Ngoài ra, một ảnh hưởng đáng kể về loại cảnh được tìm thấy, với sự ưu tiên cho các cảnh sáng với độ tương phản thấp.

Từ khóa

#Dải động cao #HDR #nội dung video #chuyển đổi video #chất lượng cảm nhận #thí nghiệm tâm lý học #nội dung HDR chỉnh sửa gốc #đồ họa ngược (iTMO)

Tài liệu tham khảo

Abebe M A, Pouli T, Kervec J (2015) Evaluating the color fidelity of itmos and hdr color appearance models. ACM Trans Appl Percept (TAP) 12 (4):14 Aydin T O, Mantiuk R, Myszkowski K, Seidel H P (2008) Dynamic range independent image quality assessment. ACM Trans Graph (TOG) 27(3):69 Banterle F, Ledda P, Debattista K, Bloj M, Artusi A, Chalmers A (2009) A psychophysical evaluation of inverse tone mapping techniques. Comput Graph Forum Wiley Online Library 28(1):13–25 Bates D, Mächler M, Bolker B, Walker S (2015) Fitting linear mixed-effects models using lme4. J Stat Softw 67(1):1–48 Bist C, Cozot R, Madec G, Ducloux X (2017) Tone expansion using lighting style aesthetics. Comput Graph 62:77–86 Chalmers A, Karr B, Suma R, Debattista K (2016) Fifty shades of hdr. In: Digital media industry & academic forum (DMIAF). IEEE, pp 53–58 Chen C R, Chiu C T, Chang Y C (2011) Inverse tone mapping operator evaluation using blind image quality assessment. In: Asia–Pacific Sign and Information Proceedings of Association Annual Summit and Conf. APSIPA Daly S J, Feng X (2003) Bit-depth extension using spatiotemporal microdither based on models of the equivalent input noise of the visual system. In: Color imaging VIII: processing, Hardcopy, and Applications, International Society for Optics and Photonics, vol 5008, pp 455–467 Daly S J, Feng X (2004) Decontouring: Prevention and removal of false contour artifacts. In: Human vision and electronic imaging IX, International Society for Optics and Photonics, vol 5292, pp 130– 150 Daly S, Kunkel T, Sun X, Farrell S, Crum P (2013a) 41.1: Distinguished paper: Viewer preferences for shadow, diffuse, specular, and emissive luminance limits of high dynamic range displays. SID Symp Digest Techn Papers Wiley Online Library 44(1):563–566 Daly S, Kunkel T, Sun X, Farrell S, Crum P (2013b) Preference limits of the visual dynamic range for ultra high quality and aesthetic conveyance. In: Human Vision and Electronic Imaging XVIII. Int Soc Opt Photon8651:86510J De Paepe AL, Crombez G, Legrain V (2017) Remapping nociceptive stimuli into a peripersonal reference frame is spatially locked to the stimulated limb. Neuropsychologia 101:121–131 Divakaran A (2001) An overview of mpeg-7 motion descriptors and their applications. In: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. Springer, pp 29–40 Dong Y, Pourazad M T, Nasiopoulos P (2016) Human visual system-based saliency detection for high dynamic range content. IEEE Trans Multimed 18(4):549–562 Durnez W, Van Damme S (2015) Trying to Fix a Painful Problem: The Impact of Pain Control Attempts on the Attentional Prioritization of a Threatened Body Location. J Pain 16(2):135–143 Hanhart P, Korshunov P, Ebrahimi T, Thomas Y, Hoffmann H (2015) Subjective quality evaluation of high dynamic range video and display for future tv. SMPTE Motion Imaging J 124(4):1–6 Holm S (1979) A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scandinavian Journal of Statistics:65–70 ITU (2012) Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures BT Series Broadcasting service. Int Telecommun Union 13:1–48 Jamieson S, et al. (2004) Likert scales: how to (ab) use them. Med Educ 38(12):1217–1218 Jeannin S, Divakaran A (2001) Mpeg-7 visual motion descriptors. IEEE Trans Circ Syst Video Technol 11(6):720–724 Khanh T, Bodrogi P, Vinh Q, Stojanovic D (2017) Colour preference, naturalness, vividness and colour quality metrics, part 1: Experiments in a room. Light Res Technol 49(6):697–713 Kovaleski RP, Oliveira MM (2014) High-quality reverse tone mapping for a wide range of exposures. In: 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). IEEE, pp 49–56 Kuzon Jr W M, Urbanchek M G, McCabe S (1996) The seven deadly sins of statistical analysis. Ann Plast Surg 37(3):265–272 Ledda P, Santos LP, Chalmers A (2004) A local model of eye adaptation for high dynamic range images. In: Proceedings of the 3rd international conference on Computer graphics, virtual reality, visualisation and interaction in Africa. ACM, pp 151–160 Lee J S, De Simone F, Ebrahimi T (2011) Subjective quality evaluation via paired comparison: Application to scalable video coding. IEEE Trans Multimed 13(5):882–893 Lee S, An GH, Kang SJ (2018) Deep chain hdri: Reconstructing a high dynamic range image from a single low dynamic range image. arXiv:180106277 Luthra A, Franċois E, Husak W (2016) Requirements and use cases for hdr and wcg content distribution. ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 (MPEG) Doc N15084 Luzardo G, Aelterman J, Luong H, Philips W, Ochoa D, Rousseaux S (2018) Fully-automatic inverse tone mapping preserving the content creator’s artistic intentions. In: Picture Coding Symposium 2018. IEEE, pp 53–58 Mai Z, Mansour H, Nasiopoulos P, Ward R K (2013) Visually favorable tone-mapping with high compression performance in bit-depth scalable video coding. IEEE Trans Multimed 15(7):1503–1518 Marnerides D, Bashford-Rogers T, Hatchett J, Debattista K (2018) Expandnet: A deep convolutional neural network for high dynamic range expansion from low dynamic range content. arXiv:180302266 Masia B, Serrano A, Gutierrez D (2017) Dynamic range expansion based on image statistics. Multimed Tools Appl 76(1):631–648 Masia B, Agustin S, Fleming R W, Sorkine O, Gutierrez D (2009) Evaluation of reverse tone mapping through varying exposure conditions. ACM Trans Graph (TOG) 28(5):160 Mukherjee R, Debattista K, Bashford-Rogers T, Waterfield B, Chalmers A (2016) A study on user preference of high dynamic range over low dynamic range video. Vis Comput 32(6-8):825–834 Myszkowski K, Mantiuk R, Krawczyk G (2008) High dynamic range video. Synth Lect Comput Graph Animation 1(1):1–158 Norman G (2010) Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Adv Health Sci Educ 15(5):625–632 Pouli T, Pines J (2016) Hdr content creation: creative and technical challenges. In: ACM SIGGRAPH 2016 Courses. ACM, pp 14 Reinhard E, Heidrich W, Debevec P, Pattanaik S, Ward G, Myszkowski K (2010) High dynamic range imaging: acquisition, display, and image-based lighting. Morgan Kaufmann SIM2 HDR display - HDR47ES6MB (2017). http://hdr.sim2.it/hdrproducts/hdr47es6mb Shokrollahi A, Mahmoudi-Aznaveh A, Maybodi B M N (2017) Image quality assessment for contrast enhancement evaluation. AEU-Int J Electron Commun 77:61–66 Smith M, Zink M (2015) Managing hdr content production and display device capabilities, pp 11–11. https://doi.org/10.1049/ibc.2015.0031 Verbruggen F, Aron AR (2010) Theta burst stimulation dissociates attention and action updating in human inferior frontal cortex. Proc Natl Acad Sci 107(31):13966–13971 Wadgave U, Khairnar M R (2016) Parametric tests for likert scale: For and against. Asian J Psych 24:67–68 Wang T H, Chiu C W, Wu W C, Wang J W, Lin C Y, Chiu C T, Liou J J (2015) Pseudo-multiple-exposure-based tone fusion with local region adjustment. IEEE Trans Multimed 17(4):470–484 Ward G, Simmons M (2006) Jpeg-hdr: a backwards-compatible, high dynamic range extension to jpeg. In: ACM SIGGRAPH, vol 2006 Courses. ACM, pp 3 West BT, Welch KB, Gałecki AT (2007) Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software. Chapman and Hall/CRC Winkler S (2005) Digital video quality: vision models and metrics. Wiley, New York You J, Korhonen J, Perkis A, Ebrahimi T (2011) Balancing attended and global stimuli in perceived video quality assessment. IEEE Trans Multimed 13(6):1269–1285 Zerman E, Valenzise G, Dufaux F (2017) An extensive performance evaluation of full-reference hdr image quality metrics. Qual User Exper 2(1):5 Zhang Y, Reinhard E, Bull D (2011) Perception-based high dynamic range video compression with optimal bit-depth transformation. In: 2011 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, pp 1321–1324