この規格 プレビューページの目次
※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
3 用語と定義
このドキュメントでは、次の用語と定義が適用されます。
ISO と IEC は、次のアドレスで標準化に使用する用語データベースを維持しています。
3.1
チャネル
イメージの 1 つの論理コンポーネント
注記 1チャネルはビットストリームからの 1 つのコンポーネントの直接表現である場合もあれば、ビットストリームからのコンポーネントにパレットを適用することによって生成される場合もあります。
[出典: ISO/IEC 15444-1:2016, 3.17 - 定義の一部を注記に移動するように修正]
3.2
コーデック
コーディングシステム
コンプレッサ（3.6） 、 デコンプレッサ（3.8） 、およびデコンプレッサのビットストリーム入力と互換性のあるコンプレッサのビットストリーム出力を含むシステム。
3.3
成分
サンプルの 2 次元配列
注記 1:画像は通常、たとえば赤、緑、青を表すいくつかのコンポーネントで構成されます。
[出典: ISO/IEC 15444-1:2016, 3.26 - 定義の一部を注記に移動するように修正]
3.4
コンポーネントのビット深度
エンコードされていないイメージのカラー チャネル (またはコンポーネント) の精度のビット数
3.5
コンポーネント番号
画像にエンコードされたカラー チャネル (またはコンポーネント) の数
3.6
コンプレッサー
ピクセル ストリームを持ち、制御メタデータを入力として、コード化されたビットストリームを出力として持つコーディング システムの一部。
3.7
固定ビットレート
一定数の ピクセル (3.16) で表される画像の部分からの符号化されたビット数が、同じ画像の他の同じサイズの部分の符号化されたビット数と比較して変化しないモード。
3.8
解凍器
コード化されたビットストリームを入力として、 ピクセル (3.16) ストリームを出力として持つ コーデック (コーディング システム) (3.2) の一部。
3.9
ドリフト
非可逆画像圧縮/再構成サイクルの出力が、同じ コーデック (3.2) によって同じ条件下で再度再圧縮された場合の画質の正味の世代別損失。
3.10
専門家オブザーバー
テスト中のシステムによって導入される可能性のある画像アーティファクトの専門知識を持っているオブザーバー、またはテスト中のシステムのテストコンテンツの選択を設計または参加したオブザーバー
3.11
世代の質の低下
参照画像と，符号化と復号化を繰り返し生成した後の同じ画像の再構成との間の 品質損失（3.17） の尺度。
3.12
水平ピクセル解像度
水平方向の範囲がチャネルに依存する可能性がある画像 ピクセル (3.16) での画像の水平方向の範囲。
3.13
冪等
独自の解凍出力でロスレスに動作する コーデック (3.2)
3.14
非専門家オブザーバー
素朴な観察者
テスト対象のシステムによって導入される可能性のある画像アーティファクトについて専門知識を持たないオブザーバー
3.15
客観的評価
テスト中の画像のすべてまたは一部の数値スコアにつながる計算アルゴリズム プロセス
3.16
ピクセル
色やグレースケールなど、ディスプレイの意図された機能を完全に生成できる最小の要素。
注記1多色ディスプレイにおいて，全色範囲を生成できる最小のアドレス可能な要素，またはディスプレイの全機能を生成できる最小の要素。
3.17
品質の損失
参照画像と、同じ画像の符号化および再構成された表現との差の尺度
3.18
サンプル
エンコードされていない画像がこれらの単位のスケッチを構成するグレースケールまたは色の 1 つの単位
3.19
サンプル精度
画像をエンコードする特定のデータ型のビット深度
3.20
サンプルタイプ
サンプル精度 (3.19) で指定された解像度の サンプル (3.18) 値を含む数値の型。型には、符号なし整数、符号付き整数、および浮動小数点または固定小数点サンプルを含めることができます。
3.21
サブサンプル
サンプル (3.18) 水平方向または垂直方向のいずれかのサンプル数が、それぞれ画像の水平方向または垂直方向のサイズと等しくない場合
3.22
主観評価
人間の被験者 (観察者) から記録された観察が、テスト中の画像のすべてまたは一部の数値スコアにつながるアルゴリズム プロセス。
3.23
可変ビットレート
固定数の ピクセル (3.16) で表される画像の一部のエンコードされたビット数が、同じ画像の他の同じサイズの部分のエンコードされたビット数と異なる場合があるモード。
3.24
垂直ピクセル解像度
ピクセル単位の画像の垂直範囲 (3.16) および垂直範囲は、サブサンプリングされた画像のチャネルに依存する場合があります
参考文献
| [1] | ISO 3664, グラフィック技術と写真 — 表示条件 |
| [2] | ISO 9241-303, 人間とシステムの相互作用のエルゴノミクス — 303: 電子映像ディスプレイの要件 |
| [3] | ISO 20462-2, 写真 — 画質を推定するための心理物理学的実験方法 — 2: トリプレット比較法 |
| [4] | ISO 20462-3, 写真 — 画質を推定するための心理物理学的実験方法 — 3：品質定規法 |
| [5] | ISO/IEC 29170-2, 情報技術 — 高度な画像符号化と評価 — 2：ロスレスに近い符号化の評価手順 |
| [6] | Kim KJ, Kim B, Choi SW, Kim YH, Hahn S, Kim TJ 他 圧縮率の定義: 2 つの商用 JPEG2000 プログラム ライブラリの違い。テレメッド。 JEヘルス。 2008年5月14日 pp.350-354 |
| [7] | 勧告 ITU-R BT.、 500 、テレビ画像の品質の主観的評価の方法論(2012) |
| [8] | Slone RM, Foos DH, Whiting BR, Muka E, Rubin DA, Pilgram TK et al. 視覚的にロスレスで不可逆的な画像圧縮の評価: 画像比較ワークステーションを使用した 3 つの方法の比較。放射線学。 2000 年 5 月 215 頁 543–553 |
| [9] | 勧告 ITU-T P.、 910 、電話伝送品質、電話設備、ローカル回線ネットワーク – マルチメディア サービスにおける視聴覚品質(2008) |
| [10] | Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR, Simoncelli EP 画質評価: エラーの可視性から構造的類似性まで。 IEEE トランス イメージ プロセス。 2004.4.13(4) pp.600-612 |
| [11] | Wang Z, Bovik AC, 普遍的な画質指標。 IEEE 信号処理。ラトビア2002 年 3 月 9 日 (3) pp.81-84 |
| [12] | Wang Z, Simoncelli EP, Bovik AC, 画質評価のためのマルチスケール構造類似性。信号、システム、コンピューターに関する IEEE アシロマー会議。 2003 年 11 月、pp. 1398-140 |
| [13] | Sampat MP, Wang Z, Gupta S, Bovik AC, Markey MK. 複雑なウェーブレットの構造的類似性: 新しい画像類似性インデックス。 IEEE トランス イメージ プロセス。 2009年11月18日(11) pp.2385-2401 |
| [14] | Daly S. 著、「デジタル画像と人間の視覚」、「目に見える違いの予測子: 画像の忠実度を評価するためのアルゴリズム」の章。 MIT プレス、1993 年、179 ～ 206 ページ。 |
| [15] | Mantiuk R.、Kim KJ, Rempel AG, Heidrich W. HDR-VDP-2: すべての輝度条件での可視性と品質予測のための較正されたビジュアル メトリック。 In ACM Transactions on Graphic, ボリューム 30, 2011 |
| [16] | Narwaria M, Mantiuk RK, Perreira Da Silva M, Le Callet P. HDR-VDP-2.2: ハイ ダイナミック レンジおよび標準画像の客観的な品質予測のための較正された方法。 J.エレクトロン。イメージング。 2015年 24月 1日 |
| [17] | Mantiuk R.、Myszkowski K.、Seidel H.-P.、ハイ ダイナミック レンジ画像の可視差分予測子。 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 3, pp. 2763-2769, 2004. |
| [18] | Lubin J. イメージング システムの設計と評価のための視覚識別モデル。 In: ターゲットの検出と認識のためのビジョン モデル (Peli E.、ed.)ワールド サイエンティフィック パブリッシング、1995 年、245 ～ 83 ページ。 |
| [19] | Carlson C, Cohen R 表示された情報の可視性を予測するための単純な心理物理モデル。情報表示学会論文集． 1980年、21 pp.229–245 |
| [20] | Peli E.複雑な画像のコントラスト。 J. Opt. Soc.で。 1990, 7(10) pp. 2032–2040 |
| [21] | Lubin J, Fibush D, Sarnoff JND ビジョン モデル。 T1A1.5 ワーキング グループ ドキュメント #97-612, ANSI T1 標準委員会、1997 年。 |
| [22] | Zhang X.、Wandell B.、デジタル カラー画像再生のための CIELAB の空間拡張、Journal of the Society for Information Display 5, (1)、61{63 (1997) |
| [23] | CIE DS 014-6/E:2012, 「測色 - 6: CIEDE2000 color-difference formula, CIE 中央局、ウィーン (2012) |
| [24] | Johnson GM, Fairchild MD, S-CIELAB および CIEDE2000 のトップダウン説明。色解像度アプリケーション。 2003 年、28 頁 425–435 |
| [25] | Valgrindツールスイート。 http://valgrind.org/ 2016 年 12 月にアクセス。 |
| [26] | Koff D Bak P Brownrigg P Hosseinzadeh D Khademi A Kiss A et al 国家ガイドラインの開発のための不可逆圧縮率 (「損失」圧縮) の汎カナダ評価。 J.ディジット。イメージング2009年12月22日 pp.569–578 |
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
3.1
channel
one logical component of an image
Note 1 to entry: A channel may be a direct representation of one component from the bitstream, or may be generated by the application of a palette to a component from the bitstream.
[SOURCE: ISO/IEC 15444-1:2016, 3.17 – modified to move part of definition into a Note to entry]
3.2
codec
coding system
system comprising a compressor (3.6) , a decompressor (3.8) and the compressor's bitstream output is compatible with the decompressor's bitstream input
3.3
component
two-dimensional array of samples
Note 1 to entry: An image typically consists of several components, for instance, representing red, green, and blue.
[SOURCE: ISO/IEC 15444-1:2016, 3.26 – modified to move part of definition into a Note to entry]
3.4
component bit depth
number of bits of precision of colour channels (or components) of an unencoded image
3.5
component number
number of colour channels (or components) encoded in an image
3.6
compressor
portion of a coding system that has a pixel stream and may have control metadata as its input and a coded bitstream as its output
3.7
constant bit rate
mode where the number of encoded bits from a portion of an image represented by a fixed number of pixels (3.16) does not vary compared to the number of encoded bits in any other equally sized portion of the same image
3.8
decompressor
portion of a codec (coding system) (3.2) that has a coded bitstream as its input and a pixel (3.16) stream as its output
3.9
drift
net generational loss of image quality if the output of a lossy image compression/reconstruction cycle is recompressed again under the same conditions by the same codec (3.2)
3.10
expert observer
observer that has expertise in image artefacts that may be introduced by the system under test or who has designed or participated in the selection of test content for the system under test
3.11
generational quality loss
measure of quality loss (3.17) between a reference image and a reconstruction of the same image after repetitive generations of encoding and decoding
3.12
horizontal pixel resolution
horizontal extent of the image in image pixels (3.16) where the horizontal extent may depend on the channel
3.13
idempotent
codec (3.2) that operates losslessly on its own decompression output
3.14
non-expert observer
naïve observer
observer that has no expertise in the image artefacts that may be introduced by the system under test
3.15
objective assessment
computational algorithmic process leading to a numerical score for all or a portion of an image under test
3.16
pixel
smallest element that is capable of generating the full intended functionality, e.g. colour and grey scale, of the display
Note 1 to entry: In a multicolour display, the smallest addressable element capable of producing the full colour range or the smallest element that is capable of generating the full functionality of the display.
3.17
quality loss
measure of the difference between a reference image and an encoded and reconstructed representation of the same image
3.18
sample
one unit of a grey scale or colour where an unencoded image comprises a plurality of these units
3.19
sample precision
bit depth of a given data type encoding the image
3.20
sample type
type of numeric value that contains sample (3.18) values to a resolution specified by sample precision (3.19) where types can include unsigned integers, signed integers and floating point or fixed point samples
3.21
sub-sample
sample (3.18) where the number of samples in either the horizontal dimension or the vertical dimension is not equal to the horizontal or vertical image dimension, respectively
3.22
subjective assessment
algorithmic process where recorded observations from human subjects (observers) lead to a numerical score for all or a portion of an image under test
3.23
variable bit rate
mode where the number of encoded bits in a portion of an image represented by a fixed number of pixels (3.16) can be different from the number of encoded bits in any other equally sized portion of the same image
3.24
vertical pixel resolution
vertical extent of the image in pixels (3.16) and the vertical extent may depend on the channel for subsampled images
Bibliography
| [1] | ISO 3664, Graphic technology and photography — Viewing conditions |
| [2] | ISO 9241-303, Ergonomics of human-system interaction — 303: Requirements for electronic visual displays |
| [3] | ISO 20462-2, Photography — Psychophysical experimental methods for estimating image quality — 2: Triplet comparison method |
| [4] | ISO 20462-3, Photography — Psychophysical experimental methods for estimating image quality — 3: Quality ruler method |
| [5] | ISO/IEC 29170-2, Information technology — Advanced image coding and evaluation — 2: Evaluation procedure for nearly lossless coding |
| [6] | Kim K.J., Kim B., Choi S.W., Kim Y.H., Hahn S., Kim T.J. et al., Definition of compression ratio: difference between two commercial JPEG2000 program libraries. Telemed. J. E Health. 2008 May, 14 pp. 350–354 |
| [7] | Recommendation ITU-R BT., 500, Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures (2012) |
| [8] | Slone R.M., Foos D.H., Whiting B.R., Muka E., Rubin D.A., Pilgram T.K. et al., Assessment of visually lossless irreversible image compression: comparison of three methods by using an image-comparison workstation. Radiology. 2000 May, 215 pp. 543–553 |
| [9] | Recommendation ITU-T P., 910, Telephone transmission quality, telephone installations, local line networks – Audio-visual quality in multimedia services (2008) |
| [10] | Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P., Image quality assessment: From error visibility to structural similarity. IEEE Trans. Image Process. 2004 Apr., 13 (4) pp. 600–612 |
| [11] | Wang Z., Bovik A.C., A universal image quality index. IEEE Signal Process. Lett. 2002 March, 9 (3) pp. 81–84 |
| [12] | Wang Z., Simoncelli E.P., Bovik A.C., Multi-scale structural similarity for image quality assessment. In IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. Nov. 2003, pp. 1398-1402. |
| [13] | Sampat M.P., Wang Z., Gupta S., Bovik A.C., Markey M.K., Complex wavelet structural similarity: A new image similarity index. IEEE Trans. Image Process. 2009 Nov., 18 (11) pp. 2385–2401 |
| [14] | Daly S., Digital Images and Human Vision, chapter The Visible Differences Predictor: An Algorithm for the Assessment of Image Fidelity. MIT Press, 1993, pp. 179–206. |
| [15] | Mantiuk R., Kim K.J., Rempel A.G., Heidrich W., HDR-VDP-2: A calibrated visual metric for visibility and quality predictions in all luminance conditions. In ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH’11), volume 30, 2011 |
| [16] | Narwaria M., Mantiuk R.K., Perreira Da Silva M., Le Callet P., HDR-VDP-2.2: a calibrated method for objective quality prediction of high-dynamic range and standard images. J. Electron. Imaging. 2015, 24 (1 |
| [17] | Mantiuk R., Myszkowski K., Seidel H.-P., Visible difference predicator for High Dynamic Range images. In IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 3, pp. 2763-2769, 2004. |
| [18] | Lubin J., A visual discrimination model for imaging system design and evaluation. In: Vision Models for Target Detection and Recognition, (Peli E., ed.). World Scientific Publishing, 1995, pp. 245–83. |
| [19] | Carlson C., Cohen R., A simple psychophysical model for predicting the visibility of displayed Information. Proceedings of the Society for Information Display. 1980, 21 pp. 229–245 |
| [20] | Peli E., Contrast in complex images. J. Opt. Soc. Am. 1990, 7 (10) pp. 2032–2040 |
| [21] | Lubin J., Fibush D., Sarnoff JND vision model. T1A1.5 Working Group Document #97-612, ANSI T1 Standards Committee, 1997. |
| [22] | Zhang X., Wandell B., A spatial extension of CIELAB for digital color-image reproduction, Journal of the Society for Information Display 5(1), 61{63 (1997). |
| [23] | CIE DS 014-6/E:2012, “Colorimetry - 6: CIEDE2000 colour-difference formula,” CIE Central Bureau, Vienna (2012) |
| [24] | Johnson G.M., Fairchild M.D., A Top-Down description of S-CIELAB and CIEDE2000. Color Res. Appl. 2003, 28 pp. 425–435 |
| [25] | Valgrind Tool Suite. http://valgrind.org/ accessed December 2016. |
| [26] | Koff D., Bak P., Brownrigg P., Hosseinzadeh D., Khademi A., Kiss A. et al., Pan-Canadian evaluation of irreversible compression ratios (“Lossy” compression) for development of national guidelines. J. Digit. Imaging. 2009 Dec., 22 pp. 569–578 |