Crowdsourcing håller på att bli ett populärt kostnadseffektivt alternativ till labbbaserade utvärderingar för subjektiv kvalitetsbedömning. Crowd-baserade utvärderingar begränsas dock av den begränsade tillgången på visningsutrustning som används av typiska online-arbetare, vilket gör utvärderingen av innehåll med hög dynamisk räckvidd (HDR) till en utmanande uppgift. I detta dokument undersöker vi möjligheten att använda lågdynamiska versioner av original HDR-innehåll som erhållits med tonkarteringsoperatörer (TMO) i crowdsourcing-utvärderingar. Vi genomförde två crowdsourcing experiment genom att anställa arbetare från Microworkers plattform. I det första experimentet utvärderar vi fem HDR-bilder kodade med olika bithastigheter med den kommande JPEG XT-kodningsstandarden. För att hitta bästa möjliga TMO skapar vi elva tonade versioner av dessa fem HDR-bilder med hjälp av elva olika TMO:er. De crowdsourcing resultaten jämförs med en referensgrundssanning som erhålls genom en subjektiv bedömning av samma HDR-bilder på en Dolby 'Pulsar' HDR-skärm i en laboratoriemiljö. Den andra crowdsourcing utvärderingen använder semantiska differentiatorer för att bättre förstå egenskaperna hos elva olika TMO:er. De crowdsourcing utvärderingarna visar att vissa TMOs är mer lämpliga för utvärdering av HDR-bildkomprimering.
Crowdsourcing har också använts för att utvärdera prestanda JPEG XT kodning standard REF.
Crowdsourcing evaluation of high dynamic range image compression
{'venue': 'Optics & Photonics - Optical Engineering + Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Engineering']}