El índice MOtion-tuned Video Integrity Evaluation (MOVIE) es un modelo y un conjunto de algoritmos para predecir la calidad percibida de la televisión digital y las imágenes cinematográficas, así como otros tipos de imágenes y videos digitales.
Fue desarrollado por Kalpana Seshadrinathan y Alan Bovik en el Laboratorio de Ingeniería de Imagen y Video (LIVE) de la Universidad de Texas en Austin. Se describió de forma impresa en el documento técnico de 2010 "Evaluación de la calidad espacio-temporal de Motion Tuned de videos naturales". [1] El artículo original de MOVIE recibió el premio al mejor artículo de revista de la IEEE Signal Processing Society en 2013.
El índice MOVIE es un modelo basado en la neurociencia para predecir la calidad perceptiva de una película o video (posiblemente comprimido o distorsionado) en comparación con un video de referencia prístino. Por lo tanto, el índice MOVIE es una métrica de referencia completa. El modelo MOVIE es bastante diferente de muchos otros modelos , ya que utiliza modelos basados en la neurociencia de cómo el cerebro humano procesa las señales visuales en varias etapas a lo largo de la vía visual, incluido el núcleo geniculado lateral , la corteza visual primaria y el extraestriado sensible al movimiento . área visual de la corteza MT.
La PELÍCULA espacial funciona procesando información espacial y temporal de imágenes en movimiento de una manera aproximadamente separable. Se encuentra una predicción de la calidad espacial (fotograma) de un video mediante el cálculo de una descomposición de frecuencia de espacio-tiempo de los videos de referencia y de prueba (distorsionados) utilizando un banco de filtros Gabor. Siguiendo un proceso de normalización divisiva basado en un modelo de procesamiento cortical (área V1) en el cerebro, los videos de prueba y de referencia procesados se combinan en una diferencia ponderada para producir una predicción de la calidad de la imagen espacial.
Al mismo tiempo, se calcula una predicción de la calidad de la imagen en movimiento temporal (que varía en el tiempo o entre fotogramas) mediante el uso de las respuestas de la misma descomposición de frecuencia de espacio-tiempo de Gabor de videos de referencia y de prueba, pero de una manera diferente. Temporal MOVIE pondera estas respuestas utilizando una ponderación excitatoria-inhibitoria de las respuestas de Gabor para ajustarlas en movimiento de acuerdo con una medición local de movimiento de video. Las mediciones de movimiento también se realizan utilizando el banco de filtros de espacio-tiempo utilizando una medición perceptualmente relevante del flujo óptico basado en fase. Estas mediciones en los videos de referencia y de prueba luego se combinan diferencialmente y se normalizan por división para producir una predicción de la calidad de la imagen temporal.
El índice MOVIE general se define entonces como el producto simple de los índices MOVIE espacial y temporal, agrupados a lo largo del tiempo (fotogramas).