Allion Labs
画像技術は、その多様性と奥深さから非常に複雑な分野です。この分野には、エンコードおよびデコード技術色処理、データ圧縮、画質評価など、画像技術やグラフィックスのバックエンドアプリケーションの多面的な側面をカバーしています。技術の進化に伴い、画像技術には、効率的なデータ保存や伝送だけでなく、データ処理中の高品質な画像維持も求められます。
色空間の選択や圧縮アルゴリズムの適用までの各ステップが、最終的な画像品質に影響を与える可能性があります。そのため、画像技術における様々な技術的詳細や課題を理解することは、様々な実際のアプリケーションにおいて最適なパフォーマンスを確保するための鍵となります。
画質を評価するには？
画像品質の評価をするには、客観的なデータが判断の基準となります。画質評価に使用される一般的な指標にはピーク信号対雑音比（PSNR）、ビデオ複数方法評価融合（VMAF）、構造類似度指数（SSIM）などがあります。
- PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）：元画像と圧縮画像の差を測定し、値が大きいほど高品質であることを示す。
- VMAF（Video Multi-Methods Factor）：Netflixが開発したもので、複数の方法を組み合わせて画質を評価し、人間の視覚をより正確に反映する。
- SSIM（Structural Similarity Index）：画像の構造情報に着目し、PSNRよりも視覚的な品質をより反映させることができる。
これらの指標をを組み合わせることで、画像調整の観点から、お客様が特定の用途に最適なソリューションを選択できるようになります。高画質を追求する場合でも、リソース効率を重視する場合でも、データは科学的根拠を提供し、選択が信頼に足るものであることを明確にします。
事例：客観的指標で画像品質の真実を明かす
当社では市販されている画像キャプチャーカードを選定し、キャプチャカードで処理された後の画質がどの程度維持されているかを分析しました。
まず、主観的な視点で以下の4つの画像を見てみましょう。どの画像がより高品質だと思われますか？
分析結果は以下の通りです。
測定結果からわかること
- PSNR：
1. Sample 1およびSample 3 & 4のPSNR値は30dB以上で、設定基準を満たしています。
2. Sample 2のPSNRは基準を下回り、画像品質が劣っていることを示しています。
- VMAF：
1. Sample 1およびSample 3 & 4のVMAF値は80以上であり、高品質な視覚効果を示しています。
2. Sample 2のVMAF値は基準を大幅に下回り、品質に問題があることがさらに裏付けられています。
- SSIM：
1. Sample 1およびSample 3 & 4のSSIM値は0.9近く、またはそれ以上で、構造的類似性が良好であることを示しています。
2. Sample 2のSSIM値は基準を大幅に下回り、構造的類似性が低いことがわかります。
分析結果
Sample 1：このサンプルはPSNR、VMAF、SSIMの3つの指標が基準を満たしていますが、動的な画面の処理能力が低いため、一部のシーンで評価が下がり、全体的なデータのパフォーマンスに影響しています。
Sample 2：異なるインターフェースを使用し、さらにインターフェース変換器を介して接続されているため、8ビットの信号を10ビットのインターフェースに入力しています。この変換により画質が大幅に低下し、データでもその品質の劣化が確認できます。このような接続方法は推奨されません。
Sample 3&4：これらのサンプルは非常に優れたパフォーマンスを示しており、高性能な画像プロセッサのおかげで動的な画面の処理速度と品質の両面で基準を大きく上回る結果を示しています。
結果として、高性能な画像プロセッサが画質の維持に明らかな利点を提供する一方で、インターフェース変換器を介した不適切な信号処理が画質に大きな影響を与える可能性があることを示しています。
画像品質評価指標の使用例
現代の3C製品が多様化する中で、PSNR、VMAF、SSIMといった画像品質評価指標は以下の分野で幅広く応用されています：
1. ビデオ会議システム
2. ビデオ監視設備
3. オーディオ・ビデオ ストリーミングメディア サービス
4. ディスプレイ機器の品質検証テスト
5. コンテンツ制作および編集ソフトウェア
6. ビデオ エンコーダー・デコーダーの開発
これらの指標は定量的な分析を通じて、メーカーやサービスプロバイダーが製品競争力を向上させ、ユーザーに最高の視覚体験を提供できるよう支援します。
なぜ画像品質は期待通りではないのか？
画像品質の低下は、主に画像処理、圧縮、表示技術に関連しています。以下は、よく見られる画像品質低下の要因と思われます。
1. 圧縮損失：圧縮過程でブロックノイズ、ぼやけ、色の歪みが生じる可能性があります。
2. 色彩処理：色変換により、色の偏差や細部の喪失が発生する場合があります。
3. 解像度低下：解像度が低下すると、画像がぼやけたり、細部が失われたりします。
4. ノイズ：ノイズにより、画像が乱れたり、ぼやけて見えることがあります。
5. 計算精度：量子化誤差など計算過程での精度不足が、画像品質に影響します。
6. ディスプレイ問題：ディスプレイの色再現性や設定は、画像表示の品質に影響を与えます。
7. 視覚効果：モーションブラーやエッジエフェクトが画像の鮮明さを損なう可能性があります。
8. データ伝送の問題：伝送中のパケット損失やエラーが画像品質を低下させます。
これらの要因を理解することで、画像処理や伝送の過程において適切な選択を行い、より高品質な視覚効果を維持することが可能となります。
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- 性能改善の提案：検証結果に基づき、製品やシステムの性能、安全性、信頼性を最適化するための改善案を提供します。
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