Erfassung von Video-Frames-Raten-Änderungen mittels entropischer Differenzierung

Hochfrequenzvideos gewinnen in den letzten Jahren zunehmend an Beliebtheit, getrieben durch die hohen Anforderungen der Unterhaltungs- und Streamingindustrie, die eine hohe Erlebnisqualität für Verbraucher gewährleisten müssen. Um die besten Kompromisse zwischen Bandbreitenanforderungen und Videoqualität im Hinblick auf die Anpassung der Bildwiederholfrequenz zu erzielen, ist es unerlässlich, die Auswirkungen der Bildwiederholfrequenz auf die Videoqualität zu verstehen. In dieser Hinsicht entwickeln wir eine neuartige statistische entropische Differenzierungsmethode, die auf einem Generalisierten-Gaußschen-Verteilungsmodell basiert und im räumlichen und zeitlichen Bandpassbereich formuliert ist. Diese Methode misst die Unterschiede in der Qualität zwischen Referenz- und verfälschten Videos. Das vorgeschlagene Verfahren ist äußerst verallgemeinerungsfähig und kann eingesetzt werden, auch wenn Referenz- und verfälschte Sequenzen unterschiedliche Bildwiederholfrequenzen aufweisen. Unser Modell zeigt eine sehr enge Korrelation mit subjektiven Bewertungen im kürzlich vorgeschlagenen LIVE-YT-HFR-Datenbank und erreicht im Vergleich zu bestehenden Methoden einen Stand der Technik.