Dec, 2023

压缩高动态范围视频质量评估的 FUNQUE 方法

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TL;DR最近几年，网络上诸如高动态范围（HDR）视频等的流媒体内容越来越受欢迎和可用。因此，评估通常经过压缩的 HDR 视频的主观质量变得越来越重要。本文针对压缩 HDR 视频的全参考质量评估这个任务，介绍了名为 FUNQUE + 的高效视频质量预测模型，其能够以更低的计算成本实现超越当前最先进方法 HDRMAX 的预测准确性。
发现论文，激发创造
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    开发了一种名为 Cut-FUNQUE 的新颖高效的客观视频质量模型，能够准确预测经色调映射和压缩的 HDR 视频的视觉质量，并在大规模众包数据库上展示它达到了最先进的准确性。

    Apr, 2024

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    Apr, 2023

  • HDR-ChipQA: 基于无参考的高动态范围视频质量评估

    本文提出了一种无参考视频质量模型和算法，它可以为广泛采用的 HDR 视频网络提供更好的视频质量评估，在 HDR 和 SDR 内容中均表现出优异的性能。

    Apr, 2023

  • YouTube SFV+HDR 质量数据集

    短视频和高动态范围在视频质量研究中带来了新的问题，我们创建了规模庞大的短视频 + 高动态范围数据集，并进行了综合分析，探讨了现有的用户生成内容质量度量方法的可靠性和改进空间。

    Jun, 2024

  • 压缩调制高动态范围视频的主观质量评价

    对现有显示器不兼容的 HDR 视频进行色调映射处理以服务于 SDR 受限的用户，通过分析合成的 15,000 个经过主观质量注释的 HDR 视频数据库对色调映射算法的视觉质量进行评估和基准测试，为 HDR 视频的色调映射和质量评估领域带来显著进展。

    Mar, 2024

  • HIDRO-VQA: 高动态范围视频质量评估的标准

    通过自监督对比微调方法，将有标记的标准动态范围（SDR）视频的质量感知特征转移到无标记高动态范围（HDR）视频领域，从而实现对 HDR 视频的精确质量评估，并取得了最先进的性能。

    Nov, 2023

  • SDR 还是 HDR？缩放和压缩视频的主客观评估研究

    本文对观看具备不同编码和尺度的高动态范围（HDR）和标准动态范围（SDR）视频，以及在三种不同的显示设备上进行的人类感知质量判断进行了大规模研究，并开发了新型无参考视频质量模型 HDRPatchMAX。

    Apr, 2023

  • 不同环境条件下高动态范围视频的主观评估

    本文介绍了第一份公开的大规模主观研究，旨在预测 HDR 视频的质量，并研究失真、压缩和模糊过程对 HDR 视频质量的影响，同时分析研究了室内环境光照对 HDR 视频感知质量的影响。研究共有 66 名受试者参与，共收集到 20,000 多个意见分数。该数据集将为研究人员开发更好的 HDR 视频感知质量模型提供有价值的资源。

    Sep, 2022

  • 健壮高动态范围视频合成的最大后验估计框架

    该研究提出了一种基于统计学思想的方法，通过最大后验估计对目标帧进行前景和背景优化求解，通过秩降低法得到背景估计并利用一种新颖的多尺度自适应核回归技术进行前景估计，与现有方法相比，得出高效的 HDR 视频且实验效果明显。

    Dec, 2016

  • 高动态范围图像渲染的感知评估与优化

    提出了一种新的高动态范围图像质量评估模型，通过逆显示模型将 HDR 图像分解成一组具有不同曝光的 LDR 图像，然后使用现有的 LDR 图像质量模型对每个曝光进行评估，并根据曝光之间的全局质量评分来获得整体质量评分。该方法在评估 LDR 图像时具有相同的性能，并在人感知优化 HDR 新视角合成方面表现出了优势。

    Oct, 2023