ColorVideoVDP: A visual difference predictor for image, video and display distortions

ColorVideoVDP是一种视频和图像质量度量标准，模拟了视觉的空间和时间方面，包括亮度和颜色。该度量标准基于新颖的心理物理学模型，考虑到色彩空间时间对比敏感性和交叉通道对比掩蔽。它考虑了观看条件、显示器的几何和光度特性。它被训练用于预测常见的视频流畅度失真（例如视频压缩、重新缩放和传输错误），以及与AR/VR显示相关的8种新的失真类型（例如光源和波导非均匀性）。为了解决后一种应用，我们收集了我们的新型XR-Display-Artifact-Video质量数据集（XR-DAVID），包括336个失真视频。在XR-DAVID以及文献中的几个数据集上进行了广泛测试，表明与现有度量标准相比，预测性能有了显著提高。ColorVideoVDP打开了许多新的应用程序的大门，这些应用程序需要联合自动的亮度和颜色失真的时空评估，包括视频流畅度、显示器规格和设计、结果的视觉比较和感知引导的质量优化。

ColorVideoVDP的目的是建立一个视频和图像质量度量标准，以模拟视觉的空间和时间特性，包括亮度和颜色。它的目标是预测常见的视频流畅度问题以及与AR/VR显示相关的新的失真类型。

ColorVideoVDP基于新的心理物理模型，包括色彩的时空对比敏感度和交叉通道对比度掩蔽。它考虑了显示的观看条件、几何和光度特性，并通过XR-DAVID数据集进行了测试。与现有度量标准相比，它在预测性能方面取得了显著的增益。

论文使用了XR-DAVID数据集，其中包含336个失真视频。实验表明，ColorVideoVDP在预测视频流畅度和AR/VR显示相关失真方面比现有度量标准更准确。论文的亮点包括其心理物理模型和在AR/VR显示方面的应用。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，包括：1. Video Quality Assessment Using Spatiotemporal Slices and CNNs；2. A Comprehensive Study of Deep Video Quality Prediction；3. Video Quality Assessment with Reduced Reference and Blind Methods Using a Combination of Spatial and Temporal Features。