[논문 리뷰] New Approach of Estimating PSNR-B For De-blocked Images

S. Aruna Mastani, K. Shilpa|arXiv (Cornell University)|2013. 06. 22.

Image and Video Quality Assessment참고 문헌 4인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 블록 해제 필터 적용 후 특히 데블러핑된 이미지의 품질을 더 잘 평가하기 위해 수정된 PSNR-B(피크 신호 대 잡음비 - 블록성) 지표를 제안한다. 기존의 PSNR-B를 개선하기 위해 블록성 인식 오차 모델링을 통합함으로써 주관적 이미지 품질 평가와의 상관관계가 향상되었으며, 기존의 블록성 전용 지표보다 뛰어난 성능을 보이는 시뮬레이션 결과를 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Measurement of image quality is very crucial to many image processing applications. Quality metrics are used to measure the quality of improvement in the images after they are processed and compared with the original images. Compression is one of the applications where it is required to monitor the quality of decompressed or decoded image. JPEG compression is the lossy compression which is most prevalent technique for image codecs. But it suffers from blocking artifacts. Various deblocking filters are used to reduce blocking artifacts. The efficiency of deblocking filters which improves visual signals degraded by blocking artifacts from compression will also be studied. Objective quality metrics like PSNR, SSIM, and PSNRB for analyzing the quality of deblocked images will be studied. We introduce a new approach of PSNR-B for analyzing quality of deblocked images. Simulation results show that new approach of PSNR-B called modified PSNR-B. it gives even better results compared to existing well known blockiness specific indices

연구 동기 및 목표

• 블록 해제 후 블록성 감소를 정확히 캡처하지 못하는 기존 객관적 이미지 품질 지표의 한계를 해결하기 위해.
• JPEG 압축 이미지에서 블록 해제 필터의 효과성을 평가하기 위한 더 신뢰성 있고 인지적으로 일치하는 지표를 개발하기 위해.
• 블록 해제 후 이미지 품질 평가에서 객관적 지표와 인간의 시각적 인식 간의 상관관계를 향상시키기 위해.
• 데블러핑된 이미지에서 블록성 감소를 더 잘 정량화하는 개선된 PSNR-B 변종을 도입하기 위해.

제안 방법

• 저자는 표준 PSNR-B 계산을 수정하여 가장자리 및 블록 경계 왜곡에 중점을 두어 블록성 감소를 더 잘 반영하도록 수정된 PSNR-B 지표를 제안한다.
• 이 방법은 균일한 왜곡보다 잔류하는 블록 아티팩트에 더 무거운 가중치를 두는 블록성 가중 오차 함수를 통합한다.
• 공간 도메인 오차 계산을 사용하여 블록 경계 영역을 분리하여 표적적 품질 평가를 수행한다.
• 기존의 블록 아티팩트가 알려진 JPEG 압축 이미지 세트를 사용하여 표준 블록 해제 필터를 거친 후 검증한다.
• 시뮬레이션 데이터와 시각적 품질 평가를 통해 수정된 PSNR-B를 기존의 PSNR, SSIM 및 표준 PSNR-B와 비교한다.
• 다양한 테스트 이미지에 걸쳐 성능의 강건성과 일관성을 확보하기 위해 다수의 테스트 이미지에서 지표를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 PSNR-B 지표는 어떻게 개선되어 데블러핑된 이미지에서 인지적 품질을 더 잘 반영할 수 있는가?
• RQ2 수정된 PSNR-B는 표준 PSNR-B 및 기타 지표에 비해 블록성 감소를 얼마나 더 잘 캡처하는가?
• RQ3 새로운 지표는 기존의 객관적 지표보다 주관적 이미지 품질 평가와 더 강한 상관관계를 보이는가?
• RQ4 수정된 PSNR-B는 다양한 블록 해제 필터의 성능을 신뢰성 있게 순위 매길 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 수정된 PSNR-B는 기존의 표준 PSNR-B에 비해 블록성 감소 측정 정확도가 향상됨을 보여주었다.
• 시뮬레이션 결과는 새로운 지표가 주관적 시각적 품질 평가와 더 잘 일치함을 확인하였다.
• 수정된 PSNR-B는 블록 해제 필터의 효과성을 평가하는 데 있어 기존의 블록성 전용 지표를 능가하는 것으로 나타났다.
• 다양한 수준의 블록 아티팩트를 가진 다양한 테스트 이미지에서 일관된 성능을 보였다.