Scene statistics とは

シーン統計は、知覚の分野内の規律です。それはシーンに関連する統計的規則性に関係する。知覚システムはシーンを解釈するように設計されているという前提に基づいています。
生物学的知覚システムは、自然環境の物理的特性に応じて進化してきた。したがって、自然なシーンには大きな注目が集まります。
ナチュラルシーン統計は、通常、シグナル検出理論、情報理論、または推定理論を組み込むことによって、理想的なオブザーバの動作を自然なタスクで定義するのに役立ちます。
Natural Scenes Statistics Modelsの最も成功したアプリケーションの1つは、知覚画像とビデオ品質予測です。例えば、画像およびビデオの歪みの程度を測定するために使用される視覚情報忠実度(VIF)アルゴリズムは、圧縮などの処理後の知覚品質を評価するために画像およびビデオ処理コミュニティによって広範囲にわたって使用される。視覚信号の外観を劣化させる可能性があります。シーン統計は歪みによって変化し、視覚システムはシーン統計の変化に敏感であるという前提があります。 VIFはストリーミングテレビ業界で頻繁に使用されています。ナチュラルシーン統計を使用する他の一般的な画質モデルには、BRISQUEとNIQEの両方が含まれていますが、どちらも参照しません。なぜなら、品質を測定するためのリファレンスピクチャを必要としないからです。