面向压缩视频质量评价的显著性感知时空伪影检测
图像与视频处理
2023-07-26 v1 计算机视觉与模式识别
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摘要
压缩视频常表现出视觉上令人厌烦的伪影，称为可感知编码伪影（PEAs），其严重降低视频视觉质量。能够识别并量化各类 PEAs 的主客观度量对于提升视觉质量至关重要。本文研究了四种空间 PEAs（即模糊、块效应、溢色和振铃）与两种时间 PEAs（即闪烁和浮动）对视频质量的影响。对于空间伪影，我们提出了一种计算成本低且与人类视觉感知一致性更高的视觉显著性模型。对于时间伪影，改进了基于自注意力的 TimeSFormer 以检测时间伪影。基于这六类 PEAs，提出了一种称为显著性感知时空伪影度量（SSTAM）的质量指标。实验结果表明所提方法优于最先进指标。我们相信 SSTAM 将有助于优化视频编码技术。
引用
@article{arxiv.2301.01069,
title = {Saliency-Aware Spatio-Temporal Artifact Detection for Compressed Video Quality Assessment},
author = {Liqun Lin and Yang Zheng and Weiling Chen and Chengdong Lan and Tiesong Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01069},
year = {2023}
}