Capture des variations de taux de trame vidéo par différenciation entropique

Les vidéos à taux de trames élevé gagnent en popularité ces dernières années, poussées par les exigences fortes des secteurs du divertissement et du streaming visant à offrir aux consommateurs une expérience de haute qualité. Pour atteindre le meilleur compromis entre les contraintes de bande passante et la qualité vidéo en matière d’adaptation du taux de trames, il est essentiel de comprendre l’impact du taux de trames sur la qualité vidéo. Dans cette optique, nous proposons une nouvelle méthode statistique basée sur une différenciation entropique, fondée sur un modèle de distribution gaussienne généralisée exprimée dans les domaines spatial et temporel passe-bande, permettant de mesurer la différence de qualité entre une vidéo de référence et une vidéo déformée. La conception proposée est fortement généralisable et peut être appliquée même lorsque les séquences de référence et déformées présentent des taux de trames différents. Notre modèle montre une excellente corrélation avec les scores subjectifs du base de données récemment publiée LIVE-YT-HFR et atteint des performances de pointe par rapport aux méthodes existantes.