On the Performance of Objective Metrics for Omnidirectional Visual Content 요약

Multimedia Signal processing group에서 작성한 360' video measurement에 대해 연구한 논문인데요.

주 내용은
기존의 video/image measurement 방법들 중 360' image의 품질을 측정하는 데 있어 현재로서는 PSNR(peak signal to noise ratio)방식이 가장 적합하다고 보고 있으며, PSNR를 조금 개량한 3가지 측정 방식을 제안하고 있더군요.

그 방법들에 대해 이야기 해 보자면요.

Spherical PSNR - computes PSNR for the set of points uniformly distributed on a spherical surface, where corresponding pixels from a reference and an assessed image are reprojected to this set(spherical surface에 image를 reproject하여 알아본다는 이야기)

Weighted Spherical PSNR (WS-PSNR) - computes PSNR in such a way that intermediate values for pixels in equirectangular image of height h are weighted with
a coefficient wi,j = cos((i − h/2)π/h)(image에 등변 투영법을 활용한 뒤 cos((i − h/2)π/h)를 부여한 PSNR 방식)

Craster Parabolic Projection PSNR (CPP-PSNR). -  Both an assessed image and a reference are re-mapped to a Craster parabolic projection, then PSNR is computed in
that domain(image에 Craster parabolic projection을 적용한 PSNR)


결과값 그래프
1. Subjective assessment result

2. Objective assessment result with PSNR(include above 3 methods), SSIM, MSSSIM, VIFP


결론적으로 PSNR방식이 실제 사람들이 느끼는 것(subjective assessment 결과)와 비슷한 분포도를 보이나 content에 dependent한 점도 큰 등 문제점들이 없다고 할 순 없다 정도인 것 같더군요.