TDMD: Eine Datenbank für die subjektive und objektive Qualitätsanalyse dynamischer Farbgitter

TDMD: A Database for Dynamic Color Mesh Subjective and Objective Quality Explorations

August 3, 2023

Autoren: Qi Yang, Joel Jung, Timon Deschamps, Xiaozhong Xu, Shan Liu

cs.AI

Zusammenfassung

Dynamische farbige Netze (Dynamic Colored Meshes, DCM) finden in verschiedenen Anwendungen breite Verwendung; jedoch können diese Netze unterschiedlichen Prozessen wie Kompression oder Übertragung unterzogen werden, was sie verzerren und ihre Qualität beeinträchtigen kann. Um die Entwicklung objektiver Metriken für DCMs zu erleichtern und den Einfluss typischer Verzerrungen auf ihre Wahrnehmung zu untersuchen, haben wir die Tencent - Dynamic Colored Mesh Database (TDMD) erstellt, die acht Referenz-DCM-Objekte mit sechs typischen Verzerrungen enthält. Unter Verwendung von verarbeiteten Videosequenzen (Processed Video Sequences, PVS), die aus den DCMs abgeleitet wurden, haben wir ein groß angelegtes subjektives Experiment durchgeführt, das zu 303 verzerrten DCM-Proben mit mittleren Meinungswerten führte, wodurch die TDMD unserer Kenntnis nach die größte verfügbare DCM-Datenbank ist. Diese Datenbank ermöglichte es uns, die Auswirkungen verschiedener Arten von Verzerrungen auf die menschliche Wahrnehmung zu untersuchen und Empfehlungen für die DCM-Kompression und verwandte Aufgaben zu geben. Zusätzlich haben wir drei Arten von modernsten objektiven Metriken auf der TDMD evaluiert, darunter bildbasierte, punktbasierte und videobasierte Metriken. Unsere experimentellen Ergebnisse verdeutlichen die Stärken und Schwächen jeder Metrik, und wir geben Empfehlungen zur Auswahl von Metriken in praktischen DCM-Anwendungen. Die TDMD wird unter folgender Adresse öffentlich zugänglich gemacht: https://multimedia.tencent.com/resources/tdmd.

English

Dynamic colored meshes (DCM) are widely used in various applications; however, these meshes may undergo different processes, such as compression or transmission, which can distort them and degrade their quality. To facilitate the development of objective metrics for DCMs and study the influence of typical distortions on their perception, we create the Tencent - dynamic colored mesh database (TDMD) containing eight reference DCM objects with six typical distortions. Using processed video sequences (PVS) derived from the DCM, we have conducted a large-scale subjective experiment that resulted in 303 distorted DCM samples with mean opinion scores, making the TDMD the largest available DCM database to our knowledge. This database enabled us to study the impact of different types of distortion on human perception and offer recommendations for DCM compression and related tasks. Additionally, we have evaluated three types of state-of-the-art objective metrics on the TDMD, including image-based, point-based, and video-based metrics, on the TDMD. Our experimental results highlight the strengths and weaknesses of each metric, and we provide suggestions about the selection of metrics in practical DCM applications. The TDMD will be made publicly available at the following location: https://multimedia.tencent.com/resources/tdmd.