Analiza wpływu dwuwymiarowych funkcji okien na liniową korelację nowoczesnych miar jakości obrazu z oceną subiektywną

• Autorzy: Okarma K.

Warianty tytułu

EN

Analysis of influence of two-dimensional windowing functions on linear correlation of modern image quality metrics with subjective evaluation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zamieszczono analizę wpływu funkcji przesuwnego okna 2-D użytego przy wyznaczaniu wartości dwóch nowoczesnych miar jakości obrazu (Multi-Scale SSIM oraz VIF) na ich korelację z oceną subiektywną. Użyte obrazy testowe są dostępne wraz z subiektywnymi ocenami DMOS jako tzw. baza LIVE zawierająca 982 obrazy poddane pięciu typom zniekształceń. Uzyskane wyniki przeanalizowano pod kątem korelacji liniowej dla dwuwymiarowych wersji kilku typowych okien znanych z widmowej analizy sygnałów.

EN

In this paper there is presented the analysis of influence of a two-dimensional sliding window on the correlation of two modern image quality metrics (MS-SSIM and VIF) with subjective evaluation. The experiments have been performed using a dataset of images with some typical contaminations. These images can be found, together with subjective DMOS scores, as LIVE Image Quality Assessment Database containing 982 images with five common types of distortions. The quality assessment results obtained for these images have been analysed in the aspect of the linear correlation with subjective evaluation using various types of windowing functions. In order to examine the impact of the windowing function on the correlation, some well known window functions typically used in many signal processing applications have been applied in two-dimensional versions as the sliding windows within the quality assessment procedure. The obtained results presented in this paper, together with some previously published ones related to the relationship between the optimal window size for the Structural Similarity metric and the image resolution, can lead to the development of further modifications of the existing image quality assessment methods. The direction of further research should be aimed at even better fitting of objective metrics to human perception of digital images.

Słowa kluczowe

PL

ocena jakości obrazów cyfrowych; okna czasowe 2-D; podobieństwo strukturalne

EN

digital image quality assessment; two-dimensional windows; structural similarity

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 11
• Strony: 1372--1374
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., tab., wzory

Twórcy

autor

Okarma K.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, ul. 26 Kwietnia 10, 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Eskicioglu A.: Quality Measurement for Monochrome Compressed Images in the Past 25 Years. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, Istanbul, Turkey, pp. 1907-1910, 2000.
• [2] Wang Z., Bovik A.: A Universal Image Quality Index. IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no 3, pp. 81-84, 2002.
• [3] Wang Z., Bovik A., Sheikh H., Simoncelli E.: Image Quality Assessment: From Error Measurement to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no 4, pp. 600-612, 2004.
• [4] Okarma K.: Colour Image Quality Assessment using Structural Similarity Index and Singular Value Decomposition. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5337, pp. 55-65, 2009.
• [5] Okarma K.: Two-Dimensional Windowing in the Structural Similarity Index for the Colour Image Quality Assessment. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5702, pp. 501-508, 2009.
• [6] Okarma K.: Optymalizacja korelacji szybkiej metody estymacji jakości obrazów opartej na podobieństwie strukturalnym z oceną subiektywną”, Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 55, nr 7/2009, pp. 444-446.
• [7] Wang Z., Simoncelli E., Bovik A.: Multi-Scale Structural Similarity for Image Quality Assessment. Proceedings of the 37th IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, California, USA, 2003.
• [8] Sheikh H. R., Bovik A. C., de Veciana G.: An Information Fidelity Criterion for Image Quality Assessment Using Natural Scene Statistics. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no 12, pp. 2117-2128, 2005.
• [9] Sheikh H. R., Bovik A. C.: Image Information and Visual Quality. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 15, no 2, pp. 430-444, 2006.
• [10] Harris F. J.: On the Use of Windows for Harmonic Analysis with Discrete Fourier Transform. Proceedings of the IEEE, vol. 66, no 1, pp. 51–83, 1978.
• [11] Nuttall A. H.: Some Windows with Very Good Sidelobe Behavior. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 29, no 1, pp. 84-91, 1981.
• [12] Sheikh H. R., Wang Z., Cormack L., Bovik A. C.: LIVE Image Quality Assessment Database Release 2. http://live.ece.utexas.edu/research/quality
• [13] Li X.: Blind Image Quality Assessment. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, Rochester, USA, pp. 449-452, 2002.
• [14] Okarma K., Lech P.: A Statistical Reduced-Reference Approach to Digital Image Quality Assessment. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5337, pp. 43-54, 2009.