VDPVE：面向感知视频增强的 VQA 数据集
图像与视频处理
2023-03-17 v1
摘要
近来，许多视频增强方法被提出，从色彩、亮度、对比度、稳定性等不同方面提升视频质量。因此，如何以符合人类视觉感知的方式评估增强后视频的质量是一个重要研究课题。然而，大多数视频质量评估方法主要从整体角度通过估计视频失真程度来计算视频质量。极少有研究者专门提出针对视频增强的视频质量评估方法，且公开可用的综合性视频质量评估数据集尚属空白。为此，本文构建了面向感知视频增强的视频质量评估数据集（VDPVE）。VDPVE 包含 1211 段经不同增强的视频，可划分为三个子数据集：第一子数据集含 600 段色彩、亮度与对比度增强视频；第二子数据集含 310 段去模糊视频；第三子数据集含 301 段去抖视频。我们邀请 21 名受试者（20 名有效）对 VDPVE 中所有增强视频打分。经主观意见分数归一化与平均后，可得每段视频的均意见分。进一步地，我们将 VDPVE 划分为训练集、验证集与测试集，并在 VDPVE 测试集上验证了若干 SOTA 视频质量评估方法的性能。
引用
@article{arxiv.2303.09290,
title = {VDPVE: VQA Dataset for Perceptual Video Enhancement},
author = {Yixuan Gao and Yuqin Cao and Tengchuan Kou and Wei Sun and Yunlong Dong and Xiaohong Liu and Xiongkuo Min and Guangtao Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.09290},
year = {2023}
}