MOVIE（モーションチューンドビデオインテグリティ評価）インデックスは、デジタルテレビや映画の映像、その他の種類のデジタル画像やビデオの知覚品質を予測するためのモデルとアルゴリズムのセットです
これは、テキサス大学オースティン校の画像・映像工学研究所（LIVE）のカルパナ・セシャドリナサンとアラン・ボヴィクによって開発されました。2010年の技術論文「モーションチューンによる自然動画の時空間品質評価」で論文として発表されました。 [1]オリジナルのMOVIE論文は、2013年にIEEE信号処理学会最優秀ジャーナル論文賞を受賞しました。
モデルの概要
MOVIE指標は、神経科学に基づいたモデルであり、圧縮または歪んだ可能性のある動画またはビデオの知覚品質を、元の状態にある参照ビデオと比較して予測します。したがって、MOVIE指標は完全な参照指標です。MOVIEモデルは、外側膝状体、一次視覚野、および運動感受性線条体外皮質視覚野MTを含む視覚経路のさまざまな段階で人間の脳がどのように視覚信号を処理するかに関する神経科学に基づいたモデルを使用しているため、他の多くのモデルとは大きく異なります
Spatial MOVIEは、空間的および時間的な動画情報を近似的に分離可能な方法で処理することで機能します。動画の空間（フレーム）品質の予測は、ガボールフィルタバンクを用いて参照動画とテスト動画（歪んだ動画）の両方の空間-時間周波数分解を計算することで得られます。脳の皮質（V1野）処理モデルに基づく除法正規化処理の後、処理済みの参照動画とテスト動画を重み付け差分で合成することで、空間的な画質の予測値を生成します。
同時に、参照ビデオとテストビデオの同じガボール時空間周波数分解の応答を用いて、異なる方法で時間的（時間変動またはフレーム間）動画品質の予測を計算します。Temporal MOVIEは、ガボール応答の興奮性-抑制性重み付けを用いてこれらの応答に重み付けを行い、ビデオの動きの局所的な測定に従って動きを調整します。動きの測定は、知覚的に関連する位相ベースのオプティカルフローの測定を用いた時空間フィルタバンクを用いても行われます。参照ビデオとテストビデオのこれらの測定値は、差分的に結合され、除算的に正規化されて、時間的画質の予測を生成します。
全体的な MOVIE インデックスは、時間 (フレーム) にわたってプールされた空間 MOVIE インデックスと時間 MOVIE インデックスの単純な積として定義されます。
パフォーマンス
原著論文によると、MOVIEインデックスは、人間の視覚と一致しないピーク信号対雑音比（PSNR）や平均二乗誤差（MSE）などの従来の方法よりも、優れた知覚的動画品質予測を提供します。 [1]同じ論文で、著者らは動画品質予測のパフォーマンスに関して、ANSI / ISO標準のVQMや一般的な構造類似性（SSIM ）モデルなどの他のビデオ品質モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することも示しています。
別の比較では、MOVIE Indexは、画質モデルの精度を評価するツールであるLIVEビデオ品質データベースにおける人間の動画品質判断との相関関係において、他のモデルを上回りました。[2]
使用方法
MOVIEインデックスは、テレビや映画業界全体で使用されているビデオ品質測定ツールであるVideo Clarityシリーズの一部として市販されています
参考文献
- ^ ab Seshadrinathan, K.; Bovik, AC (2010-02-01). 「モーションチューンによる自然動画の時空間品質評価」. IEEE Transactions on Image Processing . 19 (2): 335– 350. CiteSeerX 10.1.1.153.9018 . doi :10.1109/TIP.2009.2034992. ISSN 1057-7149. PMID 19846374
- ^ Seshadrinathan, K.; Soundararajan, R.; Bovik, AC; Cormack, LK (2010年6月). 「ビデオの主観的および客観的品質評価の研究」. IEEE Transactions on Image Processing . 19 (6): 1427– 1441. doi :10.1109/tip.2010.2042111. ISSN 1057-7149. PMID 20129861.
