视频序列照明直方图一致性指标
图像与视频处理
2024-05-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度生成模型的进步极大地加快了视频处理，如视频增强和合成。学习时空视频模型需要捕捉场景的时间动态，除了单个帧的视觉外观之外。照明一致性反映动态视频序列中照明变化，在视频处理中发挥着关键作用。不幸的是，迄今为止尚未提出用于视频照明一致性评估的成熟定量指标。本文提出一种照明直方图一致性(IHC)指标，用于定量和自动评估视频序列的照明一致性。IHC基于视频序列中所有帧之间的照明直方图差异来衡量视频序列的照明变化。具体而言，给定视频序列，我们首先使用Retinex模型估计每个单个帧的照明图；然后，使用照明图，通过所有帧的平均运算计算视频序列的平均照明直方图；接下来，计算每个单个帧与平均照明直方图之间的照明直方图差异，并对所有照明直方图差异求和，以代表视频序列的照明变化；最后，通过归一化和减法运算获得IHC得分。通过实验说明所提出IHC指标的性能及其衡量视频序列照明变化的能力。源代码可在 \url{https://github.com/LongChenCV/IHC-Metric} 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2405.09716,
title = {Illumination Histogram Consistency Metric for Quantitative Assessment of Video Sequences},
author = {Long Chen and Mobarakol Islam and Matt Clarkson and Thomas Dowrick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.09716},
year = {2024}
}