Quality Assessment in Computer Graphics(2014)

### Quality Assessment in Computer Graphics(Guillaume, 2014)

https://www.cl.cam.ac.uk/~rkm38/pdfs/lavoue2014quality_in_graphics.pdf


#### 概要
この論文は、コンピュータグラフィックスにおける画像・3Dモデルの品質評価手法に関する包括的なレビューです。**主観的評価実験**と**客観的評価指標**の両方を網羅し、画像アーティファクト（ノイズ、エイリアシングなど）とモデルアーティファクト（簡略化による歪みなど）の評価方法を分類して解説しています。**白箱型アプローチ**と**黒箱型アプローチ**といった異なる手法や、**高ダイナミックレンジ画像**への対応、**トーンマッピング**の品質評価についても論じており、今後の研究方向も示唆しています。特に、人間の視覚特性を考慮した知覚モデルに基づく指標の開発と、機械学習を用いたデータ駆動型アプローチの融合が今後のトレンドとして挙げられています。


#### Q: コンピュータグラフィックスにおける画質評価手法の分類と特徴は何か？

#### A: 
コンピュータグラフィックスにおける画質評価手法は、主に**画像ベース**と**モデルベース**の2つのアプローチに分類されます。 

* **画像ベースのアプローチ**は、レンダリングされた2D画像やビデオにおけるアーティファクトを評価します。 このアプローチでは、エイリアシング、グローバルイルミネーションによる構造化ノイズ、トーンマッピングによるハローアーティファクトなどの特定の画像アーティファクトを検出するためのメトリックが使用されます。 画像ベースのメトリックの例としては、Sarnoff Visual Discrimination Model（VDM）、DalyのVisible Difference Predictor（VDP）、Structural SIMilarity（SSIM）インデックス、および古典的な平均二乗誤差（MSE）などがあります。
* **モデルベースのアプローチ**は、3Dモデル自体に導入されたアーティファクトを評価します。 このアプローチでは、ジオメトリやテクスチャの歪みを検出するために、メッシュのジオメトリやテクスチャに直接作用するメトリックが使用されます。 モデルベースのメトリックの例としては、Hausdorff距離、二乗平均平方根誤差（RMS）、Mesh Structural Distortion Measure（MSDM）、Dihedral Angle Mesh Error（DAME）、およびFast Mesh Perceptual Distance（FMPD）などがあります。

それぞれの評価手法の特徴を以下にまとめます。

**画像ベースの評価手法:**

* **利点:** 
    * さまざまな視覚属性（ジオメトリ、テクスチャ、法線など）間の複雑な相互作用を自然に処理できるため、属性の組み合わせや重み付けの問題を回避できます。
    * 計算が比較的容易な場合が多い。
* **欠点:** 
    * 異なる種類の歪みや異なる3Dモデルに適用された歪みを比較する場合、精度が低下する可能性があります。

**モデルベースの評価手法:**

* **利点:**
    * 異なる種類の歪みや異なる3Dモデルに適用された歪みを比較する場合でも、高い精度を維持できます。
    * 3Dモデルの特定のジオメトリ特性に関連するアーティファクトを検出できます。
* **欠点:** 
    * 計算が複雑になる場合があり、処理に時間がかかることがあります。
    * 複数の属性を組み合わせて全体的な品質スコアを生成する方法を決定する必要がある場合があります。

最近では、**機械学習**を用いて主観的な評価データから品質メトリックを学習する手法が登場しています。 このようなメトリックは、人間の視覚システムをブラックボックスとして扱い、入力と出力の関係を学習します。 これらのメトリックは非常に効率的である可能性がありますが、一般化能力は主観的データの豊富さに依存します。

結論として、コンピュータグラフィックスにおける画質評価手法は、画像ベースとモデルベースの2つの主要なアプローチに分類され、それぞれに利点と欠点があります。最適な手法の選択は、評価の目的や対象となるデータの特性によって異なります。 


#### Q: 画像アーティファクトとモデルアーティファクトの違いを説明せよ。

#### A: 

画像アーティファクトとモデルアーティファクトは、コンピュータグラフィックスのワークフローの異なる段階で発生する視覚的な欠陥です。 

**画像アーティファクトは、2D画像やビデオに発生するアーティファクトです。** これらのアーティファクトは、レンダリング、トーンマッピング、その他の画像処理技術によって発生する可能性があります。画像アーティファクトの例としては、エイリアシング、ノイズ、ハローアーティファクトなどがあります。

一方、**モデルアーティファクトは、3Dモデル自体に発生するアーティファクトです。** これらのアーティファクトは、3Dモデリング、ジオメトリ処理、その他3Dデータに影響を与える技術によって発生する可能性があります。モデルアーティファクトの例としては、ジオメトリの量子化ノイズ、スムースな変形、簡素化アーティファクトなどがあります。

以下に、画像アーティファクトとモデルアーティファクトの違いをより詳細にまとめます。

| 特徴 | 画像アーティファクト | モデルアーティファクト |
|---|---|---|
| **発生場所** | 2D画像/ビデオ | 3Dモデル |
| **発生原因** | レンダリング、トーンマッピング、画像処理 | 3Dモデリング、ジオメトリ処理 |
| **例** | エイリアシング、ノイズ、ハローアーティファクト | ジオメトリの量子化ノイズ、スムースな変形、簡素化アーティファクト |

重要なのは、これらの2種類のアーティファクトは相互に影響を及ぼし合う可能性があるということです。例えば、レンダリングアルゴリズムの性質は、ジオメトリアーティファクトの知覚度に影響を与える可能性があります。 同様に、適切なモデリングやジオメトリ処理アルゴリズムによって、レンダリングアーティファクトを回避できる場合もあります。 

したがって、**画像アーティファクトとモデルアーティファクトの両方を考慮した画質評価が重要**となります。


#### Q: 主観的画質評価と客観的画質評価の違いを説明せよ。

#### A: 
主観的画質評価と客観的画質評価は、どちらも画像や3Dモデルの視覚的な品質を評価する方法ですが、そのアプローチが大きく異なります。

**主観的画質評価**は、**人間の観察者**によって画質を評価する方法です。 主観評価実験では、観察者は歪んだ画像や3Dモデルの画質について意見を述べます。 この方法は、人間の視覚体験を直接的に反映するため、最も信頼性が高い評価方法とされます。 しかし、実験には時間と費用がかかり、自動化が難しいという欠点があります。 

**客観的画質評価**は、**計算アルゴリズム**を用いて画質を評価する方法です。 客観評価メトリックは、主観的な視覚評価を予測することを目的としています。 この方法は、自動化が可能で、主観評価実験に比べて迅速かつ低コストで評価できるという利点があります。 しかし、人間の視覚システムは非常に複雑であるため、完全に模倣することは困難であり、メトリックの精度が課題となります。 

主観評価実験は、客観評価メトリックの性能を検証するためにも用いられます。 主観評価で得られたスコアと客観評価メトリックで算出されたスコアの相関を調べることで、メトリックの精度を定量的に評価できます。 

以下に、主観的画質評価と客観的画質評価の違いをまとめます。

| 特徴 | 主観的画質評価 | 客観的画質評価 |
|---|---|---|
| **評価方法** | 人間の観察者による評価 | 計算アルゴリズムによる評価 |
| **利点** | 信頼性が高い | 自動化が可能、迅速、低コスト |
| **欠点** | 時間と費用がかかる、自動化が難しい | メトリックの精度が課題 |

近年では、機械学習を用いて、主観評価データから客観評価メトリックを学習する手法が注目されています。 このようなデータ駆動型メトリックは、従来のメトリックよりも高い精度を達成できる可能性がありますが、学習データの質と量に依存するという課題があります。 


#### Q: 客観的画質評価指標の種類と、それぞれの特徴を説明せよ。

#### A: 
客観的画質評価指標は、コンピュータグラフィックスで生成された画像や3Dモデルの品質を、人間の観察者による評価を模倣するように設計された計算アルゴリズムを用いて評価します。これらの指標は、画像ベースとモデルベースの2つの主要なカテゴリに分類できます。さらに、指標が完全な参照画像を必要とするか、低減された参照を必要とするか、参照を全く必要としないかによって分類されます。

#### 画像ベースの指標

画像ベースの指標は、2D画像またはビデオのピクセル値を分析して品質を評価します。これらの指標は、レンダリング、トーンマッピング、モーションブラー除去などのアプリケーションで生成された画像を評価するために使用できます。

##### 完全参照指標

これらの指標は、歪んだ画像と参照画像（理想的な品質の画像）の両方を必要とします。指標は、2つの画像間の違いを計算することによって品質スコアを生成します。

*   **MSE（平均二乗誤差）**: これは、最も単純な画質指標の1つです。2つの画像間のピクセルごとの輝度の差の二乗和の平均を計算します。MSEは計算が容易ですが、人間の視覚システムの特性を考慮していません。
*   **PSNR（ピーク信号対雑音比）**: MSEに基づく指標であり、歪んだ画像と参照画像の間の最大可能信号パワーに対する信号のノイズ比を表します。PSNRは、MSEよりも人間の視覚知覚とわずかに相関性がありますが、それでも知覚的な歪みを十分に捉えることができません。
*   **SSIM（構造的類似性）**: この指標は、画像の輝度、コントラスト、構造の類似性を考慮することによって、人間の視覚知覚をよりよく模倣します。SSIMは、多くのアプリケーションで優れた性能を示しますが、画像の局所的な歪みに敏感になる可能性があります。
*   **MS-SSIM（マルチスケールSSIM）**: SSIMの拡張であり、複数のスケールで画像を分析します。MS-SSIMは、さまざまな種類の歪みにより堅牢ですが、計算コストが高くなる可能性があります。
*   **VDM（Sarnoff視覚弁別モデル）**: この指標は、人間の視覚システムの特性をモデル化して、2つの画像間の知覚的な違いを予測します。VDMは、人間の視覚評価との相関性が高いですが、計算が複雑です。
*   **VDP（可視差予測器）**: 別の知覚ベースの指標であり、画像の歪みが人間の観察者に見えるかどうかを予測します。VDPは、人間の視覚システムを詳細にモデル化していますが、実装と調整が複雑になる可能性があります。
*   **HDR-VDP（ハイダイナミックレンジVDP）**: VDPを拡張して、ハイダイナミックレンジ（HDR）画像を処理します。HDR-VDPは、広範囲の輝度値を処理できますが、計算コストが高くなる可能性があります。
*   **HDR-VDP-2**: HDR-VDPの改良版であり、さまざまな照明条件での視覚と品質の予測を改善します。HDR-VDP-2は、人間の視覚評価との相関性が高いと考えられていますが、計算が複雑です。

##### 低減参照指標

これらの指標は、完全な参照画像を必要とせず、参照画像に関する限られた情報のみを必要とします。

##### 参照なし指標

これらの指標は、参照画像をまったく必要としません。歪んだ画像の特性のみを分析して品質スコアを生成します。

*   **NoRM**: ノイズ、シャドウマップエイリアシング、その他のレンダリングアーティファクトを予測するように設計された参照なし指標。

#### モデルベースの指標

モデルベースの指標は、3Dモデルのジオメトリまたはテクスチャを直接分析して品質を評価します。これらの指標は、3Dモデリング、メッシュ簡素化、ウォーターマーキングなどのアプリケーションで生成されたモデルを評価するために使用できます。

*   **ハウスドルフ距離**: 2つの3Dモデル間の最大ジオメトリ距離を測定します。ハウスドルフ距離は、モデル間の全体的な形状の違いを捉えることができますが、局所的な歪みに敏感になり、知覚的な関連性が低い可能性があります。
*   **RMS（二乗平均平方根）**: 2つの3Dモデル間の平均ジオメトリ距離を測定します。RMSは、ハウスドルフ距離よりも計算が容易ですが、同様の欠点があります。
*   **MSDM（メッシュ構造歪み尺度）**: 3Dモデルの曲率の局所的な変化を分析することによって、人間の視覚知覚を模倣するように設計されています。MSDMは、人間の視覚評価との相関性が高いですが、計算が複雑になる可能性があります。
*   **MSDM2**: MSDMの改良版であり、パフォーマンスとさまざまな接続性を持つメッシュを比較する機能が向上しています。
*   **DAME（二面角メッシュ誤差）**: メッシュのエッジの二面角の変化を分析することに基づく高速な指標。DAMEは、人間の視覚評価との良好な相関関係を示しますが、同じ接続性を持つメッシュの比較に限定されます。
*   **FMPD（高速メッシュ知覚距離）**: 3Dモデルのグローバルな粗さを測定します。FMPDは計算が高速で、局所的な歪みマップを提供できます。
*   **TPDM（テンソルベースの知覚距離尺度）**: メッシュの曲率の大きさと主曲率方向を考慮に入れます。TPDMは、表面の構造的特徴を捉えることを目的としています。

##### 客観的指標の課題

客観的画質評価指標は、多くの進歩を遂げてきましたが、依然としていくつかの課題に直面しています。

*   **複雑なシーンのモデリング**: 実際のシーンには、テクスチャ、照明、その他の要因が複雑に絡み合っています。これらの要因はすべて画質の知覚に影響を与える可能性があり、客観的指標で完全にモデル化することは困難です。
*   **高レベルな知覚現象**: 美的感覚や自然さなど、高レベルな知覚現象をモデル化することは困難です。
*   **主観的データの可用性**: 客観的指標のトレーニングと検証には、大規模で高品質な主観的データが必要です。このようなデータの収集は、時間と費用がかかる可能性があります。

##### 結論

客観的画質評価指標は、コンピュータグラフィックスのアプリケーションにおいて不可欠なツールになりつつあります。これらの指標は、アルゴリズムを比較し、パラメータを調整し、画質を向上させるために使用できます。 しかし、指標には限界があるため、結果を解釈する際には注意が必要です。最終的には、人間の観察者による主観的評価が、画質を評価するためのゴールドスタンダードです。

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#### Q: NoRMについて、どのような手法、計算を行っているのか詳しく説明してください

#### A: 
NoRMは、**参照画像なしでレンダリング画像の品質を評価する**、データ駆動型の客観的画質評価指標です。NoRMは、特にVPL clamping、光沢VPLノイズ、シャドウマップエイリアシングという3種類のレンダリング歪みに対して設計されています。

NoRMは、他の参照なし指標とは異なり、単一のカラー画像だけでなく、深度バッファや拡散マテリアルバッファなどの追加情報も利用します。これは、コンピュータグラフィックス手法ではカラーバッファに加えて、これらの追加情報が利用できる場合が多いという利点を利用したものです。

NoRMの手法は、以下のステップで構成されています。

1. **特徴抽出**: 入力画像から、様々な特徴を抽出します。Herzogらの研究では、以下の特徴が使用されています。
    * テクスチャを除去した放射照度マップ
    * スクリーン空間アンビエントオクルージョン係数
    * 方向付けられた勾配のヒストグラムで記述された展開テクスチャ
    * ジョイントバイラテラルフィルタを用いてエッジを除去したハイパス画像
    * 局所統計量（平均、分散、歪度、尖度）
2. **SVMによる分類**: 抽出した特徴を、サポートベクターマシン（SVM）に入力し、アーティファクトの有無を分類します。SVMは、教師あり学習アルゴリズムの一種であり、事前にラベル付けされたデータセットを用いて訓練されます。NoRMの場合、アーティファクトが手動でラベル付けされた画像データセットを用いてSVMを訓練します。

NoRMは、わずか10枚の画像からなる比較的小さな訓練セットを使用していますが、3種類の対象となる歪みに対して、最先端の完全参照指標に匹敵するか、それ以上の予測性能を提供することが示されています。

NoRMは、特定の種類のアーティファクトの予測に特化しており、制約の強い問題を解決しています。その予測力は、特定のアーティファクトの特徴を学習し、通常の画像コンテンツからそれを区別することから来ています。

NoRMの開発者であるHerzogらは、この指標を**インペイントによるレンダリング画像のアーティファクトの自動修正**に応用しています。この手法では、NoRMによって画像内でアーティファクトが検出されると、影響を受けたパッチがデータベース内の類似した歪みのないパッチで置き換えられます。この処理は、展開された2Dテクスチャ空間で行われます。

NoRMは、参照画像なしでレンダリング画像の特定のアーティファクトを効果的に検出できる強力なツールです。しかし、汎用的な指標として、多種多様な歪みに対応するには、参照画像を用いた指標が必要となります。


#### Q: 論文で紹介されている、トーンマッピングの主観的評価手法を３つ挙げよ。

#### A: 
論文では、トーンマッピングの主観的評価手法として、以下の3つが挙げられています。

*   **現実との忠実度による手法**: トーンマップされた画像を現実のシーンと比較します。現実のシーンとトーンマップされた画像を同じ実験設定で表示する必要があるため、特に動画では実行が困難です。また、表示されたシーンはダイナミックレンジだけでなく、ステレオ深度、焦点の手がかりがなく、視野と色域が制限されている点でも現実のシーンとは異なります。これらの要因は通常制御または排除することができません。さらに、このタスクはコンテンツにエンハンスメントが必要な場合の実際の意図を捉えていません。上記の問題点にもかかわらず、この手法はトーンマッピングの主要な目的の1つを直接テストするものであり、多くの研究で使用されてきました。
*   **HDR再現との忠実度による手法**: コンテンツをHDRディスプレイに表示された参照と照合します。HDRディスプレイは潜在的に広いダイナミックレンジを提供しますが、元のコンテンツを再現するためには、絶対輝度調整やクリッピングなどの何らかのトーンマッピングが必要となります。これは、表示される参照コンテンツに不完全性を生じさせます。たとえば、HDRディスプレイは実際のシーンのようなグレア感を目に与えません。しかし、このアプローチは、実験を制御された環境で実行できるという利点があり、参照が与えられればタスクはより簡単になります。HDRディスプレイの入手が限られているため、この手法を採用した研究はごくわずかです。
*   **非参照手法**: 観察者は、参照を見せられることなくオペレータを評価するように求められます。多くのアプリケーションでは、「完璧な」または「参照」の再現との忠実度は必要ありません。たとえば、一般消費者の写真では、デバイスやプリントだけで画像をできるだけ見栄え良くすることに重点が置かれているため、ほとんどの消費者は実際のシーンと比較しながら画像を判断することはめったにありません。この手法は単純で多くのアプリケーションを対象としていますが、「美しさコンテスト」 を実行するリスクがあり、評価基準は非常に主観的です。非参照シナリオでは、トーンマッピングはカラー編集とエンハンスメントも実行すると想定されています。しかし、エンハンスメントに対する人々の好みは大きく異なるため、このような研究では非常に矛盾した結果が得られます。最良の結果が得られるのは、アルゴリズムをシーンごとに個別に調整した場合、つまり本質的にはカラーアーティストが関与した場合です。しかし、これらの問題が適切に制御されていれば、この手法はTMOのパフォーマンスをユーザーの期待と照らし合わせてテストする便利な方法を提供するため、トーンマッピングに関するほとんどの研究で採用されています。

これらの手法にはそれぞれ問題点があります。手法の選択は、研究に関連するアプリケーションによって異なります。手法の多様性は、トーンマッピングにおける主観的品質評価の難しさを示しており、結果の不安定さに寄与する要因の1つです。

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#### Q: ホワイトボックスとブラックボックスの画質評価手法のそれぞれの特徴と限界を説明しなさい。

#### A: 

ソースは、コンピュータグラフィックスにおける画質評価手法を、人間の視覚システム（HVS）をモデル化する手法に基づいて、**ホワイトボックス**と**ブラックボックス**の2種類に分類しています。 

##### ホワイトボックス手法

* **特徴**: ホワイトボックス手法は、HVSで起こると考えられる処理をモデル化しようとする手法です。視覚差異予測器（VDP） がその代表例です。
    * ホワイトボックス手法は、特定の視覚効果を予測するのに優れています。
    * 多くの研究で検証された視覚モデルを使用するため、予測結果に高い精度と厳密性があります。
* **限界**: 
    * 複雑なモデルを組み合わせる必要があるため、モデルの選択、組み合わせ、キャリブレーションが困難です。
    * 閾値付近の視覚モデルに依存することが多く、検知閾値を超えた歪みへの対応が難しい場合があります。
    * 美しさや自然さなど、モデルが存在しない高レベルな効果の説明には効果的ではありません。
    * 予測が保守的になりすぎる傾向があります。

##### ブラックボックス手法

* **特徴**: ブラックボックス手法は、通常、機械学習技術を用いて、HVSをブラックボックスとして扱い、入力と出力の関係を学習する手法です。非参照型画質予測 やカラーパレット選択 のデータ駆動型指標がその代表例です。
    * 大量のデータから複雑な関数を近似することができます。
* **限界**: 
    * 過剰適合しやすいという問題があります。
    * 適切なトレーニングデータセットとテストデータセットのサイズを決定することが困難です。
    * 非常に大規模なデータセットを使用しない限り、機械学習技術で使用されるノンパラメトリックモデルは、品質の知覚を左右する主要な効果と重要でないマイナーな効果を区別できません。
    * データの一般的なパターンを見つけて、より高レベルなプロセス理解を抽出するのには適していません。
    * 特徴ベクトルの選択は手動で行う必要があり、専門知識と幸運な推測に等しく依存します。

##### まとめ

どちらの手法にも長所と短所があり、**最も成功する画質評価指標は、両方のアプローチの長所を活かし、短所を軽減したものになる**可能性があります。

ソースや会話履歴には、白箱と黒箱の画質評価手法の限界についてのこれ以上の情報は含まれていません。



#### Q: 将来のコンピュータグラフィックスにおける画質評価の動向と課題は何か？

#### A: 
将来のコンピュータグラフィックスにおける画質評価の動向と課題は以下の点が挙げられます。

##### 将来の動向

* **機械学習の活用**:  人間の視覚システムの複雑なメカニズムを完全にモデル化することは困難であるため、機械学習を用いて、多数の特徴量から視覚的な品質を予測する手法が注目されています。例えば、NoRMはSVMを用いて、参照画像なしでレンダリング画像の特定のアーティファクトを検出します。
    * 今後、機械学習を用いた画質評価指標は、より大規模な主観評価データを用いることで、さらに精度が向上すると期待されます。
    * また、深層学習などの新しい機械学習技術の適用も期待されます。
    * しかし、機械学習ベースの指標は、学習データに過剰適合する可能性があるため、汎化能力を高めるための工夫も必要です。
* **3Dアニメーションの画質評価**:  静的なメッシュの画質評価は多くの研究が行われてきましたが、**動的なメッシュやスケルトンアニメーションの画質評価**は、まだ研究が進んでいません。
    * 動的なメッシュの画質評価には、形状、テクスチャなどの視覚的属性に加えて、動きの種類や速度も考慮する必要があります。
    * 特に、人間の視覚システムは動的な刺激に対しては、静的な刺激とは異なる反応を示すため、時間的な要因を考慮した新しい指標の開発が求められます。
    * 例えば、コントラスト感度関数は、動的な設定では大きく変化します。
    * また、人間や動物のアニメーションの場合、動きのリアリズムも重要な評価項目となります。
* **マテリアルとライティングの考慮**:  近年、フォトリアリスティックなレンダリングを実現するために、複雑なマテリアルやライティングの情報が3Dモデルに組み込まれるようになっています。
    * しかし、BRDF、BTF、BSSRDFなどの複雑な反射関数の品質を評価する指標は、まだ十分に開発されていません。
    * これらの属性を考慮することで、より現実的なレンダリング結果の画質を評価できる指標の開発が期待されます。
* **モデルベース指標と画像ベース指標の統合**:  従来、3Dモデルの品質評価はモデルベース指標、レンダリング結果の品質評価は画像ベース指標を用いて、それぞれ独立に行われてきました。
    * しかし、**3Dモデルの形状やテクスチャなどの属性は、レンダリング結果の画質に影響を与える**ため、両者を統合した画質評価指標の開発が求められています。
    * 例えば、モデルベース指標にライティングやマテリアルの情報を統合することで、レンダリング条件を考慮した画質評価が可能になります。
    * また、画像ベース指標に3Dシーンの情報を統合することで、より正確なアーティファクト検出が可能になります。

##### 課題

* **主観評価データの取得**:  機械学習ベースの画質評価指標の開発や、既存の指標の性能評価には、**大規模で信頼性の高い主観評価データ**が必要です。
    * しかし、主観評価データの取得は、時間と費用がかかるだけでなく、評価者によってばらつきが生じやすいという問題があります。
    * 今後、クラウドソーシングなどを活用して、効率的に主観評価データを取得する手法の開発が求められます。
* **高レベルな知覚現象のモデル化**:  人間の視覚システムは、明るさや色などの低レベルな特徴だけでなく、美しさや自然さなどの高レベルな特徴も知覚しています。
    * しかし、高レベルな知覚現象を客観的に評価することは非常に困難です。
    * 今後、心理学や認知科学などの知見を取り入れて、高レベルな知覚現象をモデル化する新しい指標の開発が求められます。
* **評価指標の標準化**:  現在、様々な画質評価指標が提案されていますが、**標準化された指標**は存在しません。
    * 標準化された指標がないため、異なる指標で評価された結果を比較することが困難であり、指標の性能を客観的に評価することも困難です。
    * 今後、産学官連携で標準化に向けた取り組みを進める必要があります。

### まとめ

コンピュータグラフィックスの技術は常に進化しており、それに伴って画質評価技術も進化していく必要があります。機械学習、3Dアニメーション、マテリアルとライティング、モデルベース指標と画像ベース指標の統合など、将来の画質評価技術には多くの可能性があります。しかし、主観評価データの取得、高レベルな知覚現象のモデル化、評価指標の標準化など、解決すべき課題も残されています。これらの課題を克服することで、より高品質で魅力的なコンピュータグラフィックスコンテンツを制作することが可能になるでしょう。