テクスチャマップを使用した静的メッシュの品質を、測地線パッチの類似性によって予測するGeodesicPSIM

Alapfogalmak

GeodesicPSIMは、テクスチャマップ付きの静的メッシュの客観的な品質評価のための、新しいモデルベースの指標であり、人間の知覚品質を正確に予測します。

Kivonat

GeodesicPSIMの概要

本論文では、テクスチャマップ付きの静的メッシュの客観的な品質評価のための、新しいモデルベースの指標であるGeodesicPSIMが提案されています。

静的メッシュは、ゲーム、アニメーション、医療画像、工業製造など、多くの分野で広く使用されています。
静的メッシュデータの量は膨大であるため、静的メッシュ圧縮が非常に重要かつ不可避な技術となっています。
圧縮効率を測定するために、レート歪み（RD）曲数が使用されます。
信頼性の高い品質評価は、優れたコーデックツールの選択、最適な圧縮構成の選択、帯域幅やその他のリソースコストの節約に役立ちます。
従来のモデルベースのメッシュ品質評価指標は、ジオメトリの歪みを考慮するだけで、テクスチャの歪みを無視していました。
さらに、従来の指標は、同じ接続性、同じ頂点密度、または同じレベルのディテールを共有するなど、歪んだメッシュに厳しい制約を課していました。

GeodesicPSIMは、神経科学、グラフ信号処理（GSP）、共形幾何学などの学際的な研究から着想を得た、効果的で堅牢なモデルベースの指標です。
主な特徴

メッシュクリーニングアルゴリズム: 重複した頂点やヌル面などの冗長で無効な情報を検出して削除します。
キーポイントの選択: リファレンスメッシュと歪みメッシュ間のローカルエリア対応を構築するために、キーポイントが選択されます。
1ホップ測地線パッチの構築: キーポイントを中心として、特徴抽出単位として1ホップ測地線パッチのグループが構築されます。
パッチクロッピング: 効果的な特徴を抽出するために、1ホップ測地線パッチを事前に定義されたサイズにクロップします。
パッチテクスチャマッピング: メッシュジオメトリと色情報の関係を構築するために、パッチテクスチャマッピングモジュールが提案されています。
特徴抽出: 歪みの影響を定量化するために、3種類の機能（パッチカラーの滑らかさ、パッチの離散平均曲率、パッチピクセルの色の平均と分散）が提案されています。
特徴プーリング: すべての特徴の類似性を組み合わせてGeodesicPSIMスコアを計算します。

Főbb Kivonatok

GeodesicPSIM: Predicting the Quality of Static Mesh with Texture Map via Geodesic Patch Similarity

by Qi Yang, Joe... : arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.04928.pdf

Mélyebb kérdések

GeodesicPSIMは、他の種類の3Dモデル（例：点群、ボクセルモデル）の品質評価にどのように適用できますか？

GeodesicPSIMは、テクスチャマップを持つ静的メッシュの品質評価のために設計されていますが、その中心となる考え方は、他の種類の3Dモデルにも適用できる可能性があります。

点群: 点群は、頂点とテクスチャ情報をすでに持っているため、GeodesicPSIMの適用が比較的容易と考えられます。キーポイント選択、パッチ構築、特徴抽出などの手順は、点群の特性に合わせて調整する必要があります。例えば、パッチ構築は、キーポイントを中心とした半径内の点群データを用いて行うことができます。また、点群データ特有の特徴量（法線ベクトル、曲率など）をGeodesicPSIMに追加することも考えられます。

ボクセルモデル: ボクセルモデルは、空間を規則的な格子に分割し、各格子（ボクセル）に情報を格納する表現方法です。ボクセルモデルにGeodesicPSIMを適用するには、まず表面ボクセルを抽出し、それらを頂点としてメッシュを構築する必要があります。その後、テクスチャ情報をボクセルにマッピングし、GeodesicPSIMの手順を適用します。ボクセルモデルは解像度が制限される場合があるため、GeodesicPSIMのパラメータ調整が必要となる可能性があります。
これらの適用例は、GeodesicPSIMの基本的な考え方を維持しながら、各3Dモデルの特性に合わせて調整する必要があることを示しています。

主観的な品質評価と客観的な品質評価の間のギャップを完全に埋めることは可能でしょうか？

主観的な品質評価と客観的な品質評価の間のギャップを完全に埋めることは、非常に難しい課題です。人間の視覚系は非常に複雑であり、まだ完全には解明されていません。さらに、品質の感じ方は、個人差、文化、経験、文脈など、様々な要因に影響されます。
客観的な品質評価指標は、人間の視覚系の特性を模倣することで、主観的な品質評価との相関を高めるように設計されています。しかし、人間の視覚系の複雑さを完全に模倣することは困難であり、客観指標と主観評価の間にはどうしてもギャップが生じてしまいます。
それでも、人間の視覚系に関する理解を深め、より洗練されたアルゴリズムや特徴量を開発することで、このギャップを縮小していくことは可能です。例えば、深層学習を用いて、人間の主観評価をより正確に予測する客観指標の開発が進められています。

人間の視覚系の理解が深まるにつれて、将来、どのような新しい品質評価指標が登場するでしょうか？

人間の視覚系に関する理解が深まるにつれて、以下のような新しい品質評価指標が登場すると考えられます。

文脈依存型指標: 現在の指標は、主に画像や映像の局所的な特徴量に基づいていますが、人間の視覚系は、文脈情報も考慮して品質を判断しています。例えば、同じ歪みでも、それが注目しているオブジェクトに発生した場合と、背景に発生した場合では、品質への影響が異なります。将来は、このような文脈情報を考慮した指標が登場すると考えられます。

認知的指標: 現在の指標は、主に低次の視覚情報（輝度、コントラスト、エッジなど）に基づいていますが、人間の視覚系は、高次の認知プロセス（注意、記憶、感情など）も品質に影響を与えています。例えば、不快なオブジェクトが含まれている画像は、たとえ技術的な品質が高くても、低品質と判断されることがあります。将来は、このような認知プロセスを考慮した指標が登場すると考えられます。

個人適応型指標: 現在の指標は、平均的な人間の視覚系を模倣していますが、品質の感じ方には個人差があります。将来は、個人の視覚特性や好みを学習し、それに基づいて品質を評価する指標が登場すると考えられます。
これらの新しい指標は、人間の視覚系をより忠実に模倣することで、主観的な品質評価との相関をさらに高め、より人間中心的な品質評価を実現すると期待されます。