Human Perception and Computer Graphics(2004) 

### Human Perception and Computer Graphics(Čad́ık, 2004) 


#### Q:この論文の概要を教えてください
#### A:
この論文は、人間の視覚システム（HVS）の特性と、コンピュータグラフィックスにおけるその応用に関する2004年の大学院研究報告書です。人間の知覚の限界を考慮することで、コンピュータグラフィックスの様々な問題に対して、知覚的に最適化されたアプローチを設計できるという主張に基づいています。

報告書は、HVSの解剖学的構造と知覚的特性の概要から始まり、画像品質評価と比較、レンダリングの高速化といった分野におけるHVSの知識の活用を詳細に説明しています。具体的には、様々な視覚差異予測子（VDP）、特にDalyのVDPとその長所短所、そしてコンピュータグラフィックスにおけるその応用が分析されています。

さらに、著者自身の研究として、VDPを用いた画像処理オペレータの比較という実験的研究の結果が提示されています。これは、非写実的コンピュータグラフィックス（NPR）手法の比較という、今後の研究への重要な足掛かりとなっています。全体として、人間の知覚モデルをコンピュータグラフィックスに統合することで、より効果的な情報可視化、計算時間の大幅な削減、結果の品質向上が実現できると結論付けています。

#### Q:この論文の内容を1000字程度でまとめよ
#### A:
このレポートは、**人間の視覚システム（HVS）の特性をコンピュータグラフィックスに応用する**ことをテーマとしており、特に**知覚に基づく画像品質評価、レンダリングの高速化、および非フォトリアリスティックレンダリング（NPR）技術の比較**に焦点を当てています。

**1. 人間の視覚システムと知覚**

レポートの前半では、HVSの物理構造（眼、網膜、視覚皮質）と視覚知覚の特性について概説しています [2, 2.1, 2.2]。

*   **眼**: 光を集めて網膜に焦点を合わせる光学器官 [16, 2.1.1]。
*   **網膜**: 光を神経活動に変換する光受容体（桿体細胞と錐体細胞）を持つ [17, 18, 2.1.2]。
*   **視覚皮質**: 網膜からの情報を処理する脳の領域 [18, 21, 2.1.3]。
*   **視覚知覚**: 光から情報を抽出し、環境内の物体や事象に関する知識を得る認知プロセス [22, 2.2]。
    *   **適応**: 光の強度変化に応じて視覚感度が調整される [3, 2.2.1]。
    *   **多義図形**: 複数の知覚解釈が可能な図形 [23, 2.2.2]。
    *   **視覚補完**: 見えない部分を補完して知覚する現象 [24, 2.2.3]。
    *   **不可能物体**: 物理的に不可能な三次元物体として知覚される二次元図形 [25, 2.2.4]。
    *   **分類**: 物体を既知のカテゴリに分類する能力 [26, 2.2.5]。
    *   **注意と意識**: 知覚する情報を選択する認知プロセス [27, 2.2.6]。

**2. 画像処理理論**

HVSの画像処理のメカニズムを説明するための二つの主要な理論（線とエッジ検出理論、空間周波数理論）について解説しています [28, 2.3]。

*   **線とエッジ検出理論**: 視覚皮質の細胞が線やエッジを検出する [29, 2.3.1]。
    *   **単純細胞**: 特定の方向の線やエッジに反応する [29, 2.3.1]。
    *   **複雑細胞**: 移動する線やエッジに反応する [30, 2.3.1]。
    *   **超複雑細胞**: 特定の長さ以上の線やエッジには反応が弱くなる [31, 2.3.1]。
*   **空間周波数理論**: 画像が様々な空間周波数を持つ正弦波の組み合わせで表現されると考える [31, 2.3.2]。
    *   **コントラスト感度関数（CSF）**: 様々な空間周波数に対する人間の感度を示す [33, 2.3.2]。
    *   **空間周波数チャネル**: 異なる範囲の空間周波数に選択的にチューニングされたチャネル [33, 2.3.2]。
    *   **局所空間周波数理論**: 視覚皮質の細胞が局所的な空間周波数分析を行うという考え [35, 2.3.2]。
*   **画像処理の構造に関する仮説**: 網膜とLGNの細胞がV1皮質の局所空間周波数分析器に入力し、エッジ、曲率、テクスチャなどを計算するモジュールに投影される [38, 2.3]。

**3. 知覚に基づく画像・動画品質メトリクス**

このレポートでは、知覚に基づく画像および動画品質のメトリクスについて、その一般的なフレームワーク、様々な具体的なメトリクスの詳細、およびそれらの長所と短所を説明しています。

*   **一般的なフレームワーク**: 前処理、CSFフィルタリング、チャネル分解、誤差正規化とマスキング、誤差プーリングなどの段階を含む [40, 41, 42, 43, 3.1]。
*   **画像品質メトリクス**:
    *   **ピクセルベースのメトリクス**: MSEとPSNR [44, 3.2.1]。
    *   **MannosとSakrisonのモデル**: 画像の輝度値のフーリエ変換に基づいたメトリクス [46, 3.2.2]。
    *   **Gervaisのモデル**: 位相と振幅の両方を考慮した周波数空間のメトリクス [48, 3.2.3]。
    *   **可視差予測器（VDP）**: 網膜のコントラスト感度から空間マスキングまでの初期視覚行動をモデル化 [50, 3.2.4]。
        *   VDPは、入力画像を調整するキャリブレーション段階、HVSの感度変化をモデル化するHVSモデル段階、そして知覚可能な差異を視覚化する段階で構成されています。
    *   **TeoとHeegerの知覚歪みメトリクス**: HVSの初期段階の非線形モデルに基づいたメトリクス [58, 3.2.5]。
    *   **視覚弁別モデル（VDM）**: 空間領域で動作する画像弁別メトリクス [59, 3.2.6]。
    *   **Gaborピラミッドモデル**: Gabor関数を用いたHVSのモデル [61, 3.2.7]。
    *   **ウェーブレット可視差予測器（WVDP）**: ウェーブレット変換を用いたVDP [65, 3.2.8]。
    *   **多段階知覚品質評価モデル（MPQA）**: 血管造影画像の品質評価モデル [67, 3.2.9]。
    *   **Metro**: 簡略化された表面の誤差を測定するツール [69, 3.2.10]。
*   **動画品質メトリクス**:
    *   **動画に見られる様々なアーティファクト**: ブロックノイズ、ぼやけ、ちらつき、カラーブリーディングなど [73, 3.3.1]。
    *   **LukasとBudrikisのVQM**: 空間時間モデルに基づいた動画品質メトリクス [76, 3.3.2]。
    *   **ST-CIELAB**: 空間時間的なコントラスト感度をモデル化したメトリクス [77, 3.3.3]。
    *   **Moving Picture Quality Metric (MPQM)**: 局所的なコントラストとGaborフィルターに基づいたメトリクス [78, 3.3.4]。
    *   **知覚歪みメトリクス（PDM）**: HVSのコントラストゲインモデルに基づいたメトリクス [80, 3.3.5]。
*   **非知覚メトリクス**: HVSモデルに依存しない、より効率的な実装を提供するメトリクス [83, 3.3.6]。

**4. 知覚に基づくレンダリング高速化**

HVSの特性をレンダリングアルゴリズムに組み込むことで、レンダリングの効率を向上させるための様々な手法について説明しています。

*   **HVSの特性をアルゴリズムに直接組み込む**:
    *   **知覚に基づいたラジオシティ**: トーンマッピングと知覚的に均一な色空間を用いて、階層的な細分化を停止する [87, 4.1.1]。
*   **レンダリングされた画像に知覚メトリクスを適用**:
    *   **知覚ベースの適応サンプリング**: Sarnoff VDMを使用し、画像が生成されるにつれてサンプルを適応的に選択する [89, 4.2.1]。
    *   **知覚ベースの物理エラーメトリクス**: 輝度依存処理と空間依存処理を独立して扱い、計算を高速化する [91, 4.2.2]。
*   **VDPの応用**:
    *   **グローバルイルミネーションアルゴリズムの知覚的収束**: VDPを用いてアルゴリズムの収束を測定する [95, 4.3.1]。
    *   **グローバルイルミネーションのハイブリッドアプローチ**: VDPに基づいて異なるアルゴリズムを組み合わせる [97, 4.3.2]。
    *   **グローバルイルミネーション計算の停止条件**: VDPを用いて計算を停止する条件を決定する [100, 4.3.3]。
*   **アニメーションの知覚に基づくレンダリング**:
    *   **アニメーション品質メトリクス（AQM）**: 空間速度CSFと視覚マスキングを使用して、アニメーションの品質を評価する [102, 4.4.1]。

**5. 画像処理演算子の比較**

著者の実験研究として、**Dalyの可視差予測器（VDP）**を用いて、**2DベースのNPR技術を比較・評価**する実験について述べています。

*   **実験の目的**: 異なるNPR技術が画像に与える知覚的な影響を定量的に測定し、それぞれの技術の特性を明らかにすること [107, 5.2]。
*   **比較対象のNPR技術**: Adobe Photoshop 6.0で利用可能な27種類の画像ベースのNPR技術 [114, 5.3.2]。
*   **入力画像**: 自然写真、コンピュータ生成のバスト、ラジオシティシーンなど、様々な画像 [113, 5.3.1]。
*   **実験手順**: 各NPR技術を各入力画像に適用し、VDPを用いて全ての組み合わせで比較。差分値D0.75(i)と絶対メトリックρを用いて分析 [115, 5.3.3, 116, 117, 5.4]。
*   **実験結果**:
    *   **Ink Outlines**、**Bas Relief**、**Graphic Pen**、**Note Paper**、**Pointilize**などの技術は、他の技術と比較して高い差分値を示した [117, 5.4.1]。
    *   **Diffuse**、**Dry Brush**、**Original**、**Sharpen**、**Smart Blur**などの技術は、高いコヒーレンスを示した [122, 5.4.2]。
    *   **Noise**、**Pointilize**、**Sponge**のグループ、および**Colored Pencil**、**Crystalize**、**Paint Daubs**、**Photocopy**、**Spatter**のグループも、それぞれコヒーレントであった [122, 5.4.2]。
    *   合成画像では、絶対差分値が写真よりも一般的に低くなった [117, 5.4.1]。
    *   スケッチグループの技術は、Note Paperを除いて、グループ内で高いコヒーレンスを示した [123, 5.4.2]。
    *   合成画像で均一な色の領域を持つ場合、Emboss、Colored Pencil、Photocopy、Bas Relief、Charcoalといった技術は、コヒーレンスが高いことがわかった [124, 5.4.2]。
*   **結論**: VDPのような低レベルの知覚メカニズムでも、類似した特性を持つNPR技術のグループを区別できることを示した [125, 5.5]。

**6. 全体的な結論**

このレポートでは、人間の視覚系の特性がコンピュータグラフィックスの様々な側面に応用できることを示しました。知覚に基づく画像品質評価、レンダリングの高速化、そしてNPR技術の比較という点で、今後の研究の方向性を示唆しています。
特に、**知覚に基づいたアプローチが、コンピュータグラフィックスの効率性とリアリティを向上させるための重要な要素である**ことを強調しています。


#### Q:Čadíkの研究の主要な目的は何ですか？
#### A:
Čadík氏の研究の主要な目的は、**人間の知覚と視覚システム（HVS）の知識をコンピュータグラフィックスの分野に応用すること**です。特に、以下の点に焦点が当てられています。

*   **知覚的に最適化されたアプローチの開発**: HVSの限界を考慮し、情報をより効果的に視覚化したり、知覚的に重要でない部分を削除して計算時間を節約したり、結果の品質を向上させることを目指しています。
*   **画像品質評価と画像比較**: HVSモデルを組み込むことで、従来の評価指標よりも人間の視覚に合った画像品質評価および画像比較の指標を開発することを目指しています。特に、視覚的に近い画像だけでなく、情報内容が大きく異なる画像の比較にも対応できる指標の開発を目指しています。
*   **レンダリングの高速化**: HVSの特性を直接アルゴリズムに組み込むか、レンダリングされた画像に適用することで、レンダリングプロセスを効率化することを目指しています。これには、知覚的に重要でない部分を省略したり、知覚的に重要な部分に計算資源を集中させることが含まれます。
*   **非フォトリアリスティックレンダリング（NPR）技術の比較**: NPR技術の出力を比較し、画像の意味内容を最もよく保持する技術を自動的に選択するためのメカニズムを開発することを目指しています。
*   **知覚に基づく画像品質評価モデルの開発**: 特に、写真画像以外の入力にも対応できる、より一般的な知覚に基づく画像品質評価モデルを開発することを目指しています。
*   **主観的な検証テストの実施**: 知覚に基づくメトリックの精度を検証するために、人間の観察者による主観的なテストを実施することを目指しています。

これらの目的は、**博士論文**の研究テーマと、発表された論文に反映されています。具体的には、論文では、Visible Differences Predictor（VDP）を用いた画像処理演算子の比較や、NPR技術の自動比較に関する研究が行われています。



#### Q:人間の視覚システムの特性をコンピュータグラフィックスにどのように応用できるか？
#### A:
人間の視覚システム（HVS）の特性は、コンピュータグラフィックスの様々な側面に応用でき、特に**レンダリングの効率化、画像・動画の品質評価、および画像比較**において重要な役割を果たします。この応用は、人間の知覚の限界を考慮に入れることで、計算時間を節約したり、視覚シミュレーションの結果の質を向上させることを目指します。

具体的には、以下のような応用が挙げられます。

*   **知覚に基づくレンダリングの高速化**: HVSの特性を直接アルゴリズムに組み込むことで、計算負荷を削減しつつ、知覚的に重要な情報を保持したレンダリングが可能になります。
    *   例えば、**知覚駆動型ラジオシティ**アルゴリズムでは、人間の視覚が検出できないレベルの差については、階層的なリファインメントを停止する判断基準として利用されています。
    *   また、**知覚に基づいた物理的な誤差メトリック**は、人間の視覚がノイズに敏感でない領域でのサンプル数を削減し、レンダリングの高速化を実現します。
*   **画像・動画品質評価**: HVSのモデルを用いて、画像や動画の品質を客観的に評価するための指標が開発されています。これにより、主観的な評価に頼らず、自動的に品質を測定することが可能になります。
    *   **Visible Differences Predictor (VDP)** は、人間の視覚の初期段階の振る舞いをモデル化し、2つの画像間の知覚的な差異を予測します。
    *   **Gabor Pyramid Model** や **Wavelet Visible Difference Predictor (WVDP)** など、HVSの周波数特性を考慮したモデルも存在します。
    *   **動画品質評価**では、空間的な特性だけでなく、時間的な特性も考慮したモデルが使用されます。
*   **画像比較**: HVSの特性に基づいたメトリックは、画像の比較にも応用できます。
    *   例えば、非フォトリアリスティックレンダリング（NPR）技術の比較において、VDPを用いて異なる技術によって生成された画像の知覚的な差異を測定し、どの技術が最も情報損失が少ないかを評価できます。
*   **その他**:
    *   **トーンマッピング**における知覚的な最適化も、HVSの知識を応用した例です。
    *   また、**3Dグラフィックスやモデリング**における知覚的な最適化（レベル・オブ・ディテール、適応的なメッシュの細分化と簡略化など）も、HVSの特性を活用する分野です。
*  **知覚に基づくアニメーション**: アニメーションの品質を評価するために、人間の視覚システムの特徴（例えば、ウェーバーの法則、空間速度コントラスト感度関数、視覚マスキングなど）を考慮した**アニメーション品質メトリック(AQM)**が開発されています。これにより、アニメーションのフレーム間の知覚的な差異を評価し、高品質なアニメーションを効率的にレンダリングできるようになります。

これらの応用は、コンピュータグラフィックスの分野において、より効率的で、人間にとってより自然で、より効果的な視覚体験を提供するための重要な要素となっています。ただし、これらの応用には、以下のような課題も残されています。

*   **色知覚の考慮**: 多くのモデルは、輝度適応とコントラスト感度のみを考慮しており、色知覚の重要性が十分に考慮されていない。
*   **画像の変形に対するロバスト性**: 多くのモデルは、画像間のシフト、拡大縮小、回転などに敏感であり、人間の知覚とは異なる。
*   **絶対的な品質メトリックの欠如**: 多くのモデルは相対的な評価（参照画像との比較）に依存しており、絶対的な品質を評価するメトリックが不足している。
*  **意味レベルでの知覚の考慮**:  NPR技術の比較のように、画像の意味や文脈が重要な場合、VDPのような低レベルのメカニズムだけでは不十分であり、高レベルな知覚メカニズムを考慮する必要がある。

今後の研究では、これらの課題を克服し、人間の視覚システムをより深く理解し、それをコンピュータグラフィックスに応用することで、より高度な視覚体験を創造することが期待されます。


#### Q:コンピュータグラフィックスにおける知覚的画像品質評価の現状と課題は何か？
#### A:
コンピュータグラフィックスにおける知覚的画像品質評価の現状と課題について、ソースに基づいて説明します。

**現状**

*   **人間の視覚システム（HVS）の知識の応用**: コンピュータグラフィックスの分野では、人間の視覚システムと知覚に関する知識が、さまざまなアルゴリズムのパフォーマンス向上に利用されています。特に、知覚的画像品質評価は、レンダリングの高速化、画像比較、画像およびビデオ品質の評価などの分野で重要な役割を果たしています。
*   **HVSモデルの利用**: 人間の視覚特性をモデル化するために、さまざまなHVSモデルが開発されています。これらのモデルは、視覚系の低レベル処理（網膜、外側膝状体、視覚皮質など）から、高レベルの知覚現象（適応、曖昧な図形、視覚的補完など）までをカバーしています。
*   **知覚的品質メトリクスの開発**: 画像の歪みを定量化し、人間の知覚に合わせた客観的な画像品質メトリクスが開発されています。これらのメトリクスは、主に2つの画像の差異を評価するために使用され、フルリファレンス、リデュースドリファレンス、ノーリファレンスの3つのタイプに分類されます。
*   **VDP（Visible Differences Predictor）の利用**: Dalyによって開発されたVDPは、視覚系の初期段階の挙動をモデル化し、画像間の知覚的な差異を予測するために広く使用されています。VDPは、視覚感度の変化（光レベル、空間周波数、信号内容）を考慮し、画像内の差異の検出確率をマップとして出力します。
*   **レンダリングへの応用**: HVSモデルは、レンダリングアルゴリズムの効率を向上させるためにも使用されています。たとえば、知覚的に重要でない部分を削除したり、知覚的に最適化されたサンプリングアルゴリズムを使用したりすることで、計算コストを削減できます。
*  **NPR技術の比較**: 知覚的な画像品質評価の枠組みの中で、非フォトリアリスティックレンダリング（NPR）技術の比較も行われています。VDPなどのツールを使用して、異なるNPR技術が生成する画像の知覚的な差異を定量化し、特定のオブジェクトクラスに最適な技術を自動的に選択するメカニズムが模索されています。

**課題**

*   **不完全なモデル化**: 既存のHVSモデルは、人間の知覚に影響を与える多くの要因（色、高次視覚特性など）を完全には組み込んでいません。
*   **幾何学的変動に対する脆弱性**: 多くの知覚的画像品質メトリクスは、入力画像間のわずかなシフト、回転、拡大縮小に非常に敏感であり、人間の知覚とは一致しない場合があります。
*   **絶対的品質メトリクスの欠如**: ほとんどの知覚的画像品質メトリクスは相対的（フルリファレンス）であり、参照画像がない場合には利用できません。絶対的な（ノーリファレンス）知覚的画像品質メトリクスの開発が求められています。
*   **領域関心（ROI）への対応**: 既存のメトリクスは、画像全体を対象としており、特定の領域に焦点を当てた評価を行うのが難しいという課題があります。例えば、JPEG2000のROI圧縮画像のようなケースへの対応が求められています。
*   **3Dモデルの評価**: 2D画像に比べて、3Dモデルの知覚的な比較に関する研究はまだ十分ではありません。HVS特性を考慮した適切な3Dエラーメトリクスの開発が必要です。
*  **NPR技術の評価**: NPR技術は、画像の意味内容やコンテキストを強調するために使用されることが多く、低レベルの知覚メカニズムだけではこれらの要素を捉えることは難しいです。高レベルの知覚特性や意味内容を考慮した評価手法が必要です。
*  **主観的評価との乖離**: 多くの客観的メトリクスは、人間の主観的な評価と必ずしも一致しない場合があります。そのため、主観的な検証テストを実施し、客観的メトリクスの精度を検証する必要があります。
*  **標準化の欠如**: コンピュータ生成画像のリアリズムを測定するための合意された標準はまだ存在しません。物理的な正確さと知覚的な基準の両方が適用されていますが、多くの場合、アドホックな基準が使用されています。
*   **メトリクスの比較**: 既存の品質メトリクスの数が多いため、それらの評価と比較が重要になっています。しかし、他のメトリクスと比較して予測精度を調査した比較研究はごくわずかです。
*  **万能なメトリクスの欠如**: 主観的なテストを置き換えることができる万能なメトリクスはまだ見つかっていません。

**今後の展望**

*   **より包括的なHVSモデル**: 色や形状、マテリアルの知覚など、より多くの視覚特性を組み込んだHVSモデルの開発が期待されます。
*  **タスクベースのメトリクス**: 特定のレンダリングアルゴリズムに合わせて調整されたタスクベースのメトリクスの開発が重要です。
*   **知覚的にロバストなソリューション**: フォトリアリスティックでない画像に対しても、より知覚的にロバストなソリューションを提供するために、既存の知覚的比較技術を拡張または置き換えるための研究が必要です。
*   **主観的な検証テストの実施**: 心理物理学的実験を通じて、提案されたモデルとメトリクスの有効性を検証することが重要です。
*   **意味レベルでの評価**: 視覚的知覚だけでなく、意味レベルでの評価を考慮したモデルやメトリクスの開発が重要です。

これらの課題を克服し、より高度なHVSモデルとメトリクスを開発することで、コンピュータグラフィックスの品質と効率がさらに向上することが期待されます。


#### Q:知覚に基づいたレンダリング高速化手法とその有効性はどう評価できるか？
#### A:
知覚に基づいたレンダリング高速化手法は、**人間の視覚システム（HVS）の特性を考慮することで、レンダリング処理の効率化を図る**ものです。その有効性は、主に以下の2つの観点から評価できます。

*   **計算コストの削減**: 知覚的に重要でない部分の処理を省略したり、知覚的に重要な部分に計算資源を集中させることで、全体の計算時間を短縮します。

    *   **HVSの特性をアルゴリズムに直接組み込む**: 例えば、知覚的に区別できないレベルまでパッチの細分化を抑制したり、影の計算に必要な光線の数を減らすなどの方法があります。
    *   **レンダリングされた画像に知覚メトリックを適用**: レンダリングされた画像を評価し、知覚的に重要な部分のみをさらに細かくレンダリングすることで、計算コストを削減します。
    *   **レベルオブディテール（LOD）の制御**: 視覚的に重要でない細部を省略したり、簡略化したりすることで、3Dグラフィックスのレンダリングを高速化することも可能です。
    *   **適応サンプリング**: 画像の知覚的に重要な領域にサンプルを集中させることで、レンダリングに必要なサンプル数を減らします。

*   **知覚的な品質の維持・向上**: HVSの特性を考慮することで、視覚的に同等か、より高品質な結果をより少ない計算コストで実現します。

    *   **知覚的な誤差メトリックの利用**: 人間の視覚特性に基づいて誤差を評価することで、視覚的に意味のある誤差のみを低減するようレンダリングを制御します。
    *   **知覚的な収束基準**: グローバルイルミネーションなどの計算において、知覚的な差が小さくなった時点で計算を停止することで、無駄な計算を省きます。
    *   **アニメーションの品質評価**: アニメーションのフレーム間の視覚的な差を評価することで、知覚的に一貫した品質のアニメーションを生成しつつ、計算コストを削減します。

具体的な評価方法としては、以下のものが挙げられます。

*   **客観的な評価**:
    *   **計算時間の測定**: 知覚に基づく高速化手法を適用した場合とそうでない場合で、レンダリング時間を比較します。
    *   **誤差メトリックによる評価**: MSEやPSNRなどの従来の誤差指標だけでなく、知覚に基づく誤差メトリック（VDPなど）を用いて、画像の差を客観的に評価します。
    *   **知覚メトリックの予測精度**: 知覚メトリックの出力が、実際の視覚的な知覚とどの程度一致するかを調べます。

*   **主観的な評価**:
    *   **視覚実験**: 人間の観察者に複数の画像を比較させ、知覚的な品質を主観的に評価してもらいます。
    *   **知覚的なタスクの実施**: 特定の視覚タスク（例えば、特定のオブジェクトを識別する）において、知覚に基づく高速化手法によって生成された画像の視認性を評価します。
    *   **心理物理学的な検証**: 知覚モデルの精度を検証するために、心理物理学的な実験結果と比較します。

**重要な点**として、知覚に基づく高速化手法は、単に計算時間を短縮するだけでなく、**人間の知覚にとって重要な情報を保持しつつ、視覚的な品質を向上させる**ことを目指しています。そのため、従来の誤差指標だけでなく、知覚的な誤差メトリックや主観的な評価を組み合わせることが重要です。

ただし、この分野には以下の課題も存在します。

*   **HVSの複雑さ**: HVSの全てをモデル化するのは難しく、既存の知覚モデルは、まだ人間の視覚の一部しか考慮できていません。
*   **画像の多様性**: 知覚に基づく高速化手法の効果は、入力画像の特性によって大きく異なる場合があります。
*   **評価の難しさ**: 特に主観的な評価は、評価者のばらつきや環境の影響を受けるため、結果を解釈する際には注意が必要です。

今後、より効果的な知覚モデルの開発、さまざまな種類の画像に対する有効性の検証、そしてより信頼性の高い評価方法の確立が重要となります。Čadík氏の研究では、特にVDPのような知覚メトリックを用いて、非フォトリアリスティックレンダリング（NPR）技術を評価することで、知覚に基づいた高速化アプローチの有効性を検証しようとしています。