Quantitative Evaluation and Attribute of Overall Brightness in a High Dynamic Range World
Notice bibliographique
Résumé
Brightness is an attribute of visual perception to describe how intense the light entering the eye is. Since human perception is not linearly related to light intensity, characterizing brightness is a challenging task. In Standard Dynamic Range (SDR) imagery, brightness is often quantified using the Average Picture Level (APL) which is the average of all pixels' code values normalized by the maximum signal code value. APL provides a simple and commonly used brightness metric for SDR however its validity for High Dynamic Range (HDR) content has never been assessed. Due to the higher luminance range that HDR supports, HDR content are encoded using a different transfer function than SDR. Thus different distribution of pixel's code values is to be expected between HDR and SDR content. In this work, we evaluate the efficiency of the APL metric to quantify brightness of HDR content. We describe, using patches and professionally graded images, pixel's distribution where the APL fails to distinguish relative brightness between pair of images. To overcome APL shortcomings, we propose a brightness metric based on the geometric mean and variance of an image luma code values. We then conduct two subjective experiments to compare the efficiency of APL and our metric. Results show that the proposed metric predicts more accurately the relative brightness between two frames.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».