WO2024214082 - CONTINUOUSLY IMPROVING PERCEPTUAL QUALITY VIDEO MEASUREMENT WITH PROJECTED GRADIENT DESCENT
National phase entry:
Publication Number
WO/2024/214082
Publication Date
17.10.2024
International Application No.
PCT/IB2024/053635
International Filing Date
12.04.2024
Title **
[English]
CONTINUOUSLY IMPROVING PERCEPTUAL QUALITY VIDEO MEASUREMENT WITH PROJECTED GRADIENT DESCENT
[French]
AMÉLIORATION CONTINUE DE MESURE VIDÉO DE QUALITÉ PERCEPTUELLE AVEC DESCENTE DE GRADIENT PROJETÉ
Applicants **
IMAX CORPORATION
2525 Speakman Drive
Mississauga, Ontario L5K 1B1, CA
Inventors
DUANMU, Zhengfang
158 Hurst Avenue
Maple, Ontario L6A 4Y6, CA
LIU, Wentao
158 Hurst Avenue
Maple, Ontario L6A 4Y6, CA
JIANG, Mingzhe
681 Salzburg Drive
Waterloo, Ontario N2V 2N8, CA
Priority Data
63/496,066
14.04.2023
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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International Searching Authority |
CIPO
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1022 | |
| EPO | Filing, Examination | 6390 | |
| Japan | Filing | 590 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2710 |
Total: 11287 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
A method for predicting video distortion as perceived by an observer includes obtaining a pair of video signals including a reference video and a distorted video signal of the reference video, defining a perceptual transformation model that decomposes the pair of video signals into multiple channel representations, generating saliency maps based on the output of the perceptual transformation model employing a discontinuous approximation model that has a multi-layer CNN interleaved with a series of sigmoid functions, generating quality maps of the output of the perceptual transformation model based on a structural similarity model employing a set of learned parameters, and determining a video quality value based on the saliency maps and the quality maps. The learned parameters include a learned stabilization constant and a learned weighting factor, and the learned parameters are based on a set of initial parameters and a projected gradient descent algorithm.[French]
Un procédé de prédiction de la distorsion vidéo telle que perçue par un observateur comprend l'obtention d'une paire de signaux vidéo comprenant une vidéo de référence et un signal vidéo distordu de la vidéo de référence, la définition d'un modèle de transformation perceptuelle qui décompose la paire de signaux vidéo en de multiples représentations de canal, la génération de cartes de saillance sur la base de la sortie du modèle de transformation perceptuelle à l'aide d'un modèle d'approximation discontinue qui comprend un CNN multicouche entrelacé avec une série de fonctions sigmoïdes, la génération de cartes de qualité de la sortie du modèle de transformation perceptuelle sur la base d'un modèle de similarité structurale à l'aide d'un ensemble de paramètres appris, et la détermination d'une valeur de qualité vidéo sur la base des cartes de saillance et des cartes de qualité. Les paramètres appris comprennent une constante de stabilisation apprise et un facteur de pondération appris, et les paramètres appris sont basés sur un ensemble de paramètres initiaux et un algorithme de descente de gradient projeté.