Zastosowanie przetwarzania równoległego w procesorach graficznych do szybkiej estymacji wskaźnika wielorozdzielczego podobieństwa strukturalnego dla celów oceny jakości obrazów cyfrowych

• Autorzy: Mazurek P. , Okarma K.

Warianty tytułu

EN

Application of parallel processing to GPGPUs for fast estimation of the Multi-Scale Structural Similarity index for digital image quality assessment purposes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano technikę estymacji jakości obrazów opartą na implementacji zmodyfikowanego wskaźnika MS-SSIM z wykorzystaniem technik programowania procesorów graficznych. Ze względu na specyfikę technologii CUDA nie obliczano wszystkich lokalnych wartości wskaźników, jednak te same dane w znacznej części są wykorzystane dla kolejnych poziomów analizy. Weryfikację wyników przeprowadzono dla powszechnie używanej bazy LIVE zawierającej obrazy z pięcioma typowymi rodzajami zniekształceń.

EN

In the paper an efficient method for fast estimation of the image quality is presented. It is based on implementation of the modified Multi-Scale Structural Similarity Index using the CUDA technology and the GPGPU architecture. Considering the architecture specific character, some of the local SSIM index values have not been calculated. Nevertheless, the most part of this information is used at next levels in the multi-scale analysis. The calculation procedure of the local SSIM index for each level is similar to the previously published estimation method of the single scale SSIM index, which uses 32 pixels wide blocks with the 8×8 pixels sliding window. Nevertheless, all the operations are performed using float numbers instead of the unsigned chars. Verification of the results has been performed using the LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 containing the images corrupted by five common types of distortions together with their subjective quality evaluations expressed as the Differential Mean Opinion Score (DMOS) values. The obtained estimation results are much better correlated with the subjective quality evaluations than the original MS-SSIM values without using any nonlinear mapping. The average calculation time for a single image from the LIVE database is about 10 ms and is about 30 times shorter than the full MS-SSIM calculation using the typical Matlab implementation.

Słowa kluczowe

PL

ocena jakości obrazów cyfrowych; programowanie układów GPGPU; podobieństwo strukturalne

EN

image quality assessment; GPGPU programming; structural similarity

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 8
• Strony: 908--910
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Mazurek P.

autor

Okarma K.

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

Bibliografia

• [1] Eskicioglu A.: Quality Measurement for Monochrome Com-pressed Images in the Past 25 Years. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, pp. 1907-1910, Istanbul, Turkey, 2000.
• [2] Li X.: Blind Image Quality Assessment. Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 449-452, 2002.
• [3] Meesters L., Martens J. B.: A Single-Ended Blockiness Measure for JPEG-Coded Images. Signal Processing vol. 82, no. 3, pp. 369-387, 2002.
• [4] Marziliano P., Dufaux F., Winkler S., Ebrahimi T.: A No-Reference Perceptual Blur Metric. Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 57-60, Rochester, USA, 2002.
• [5] Wang Z., Bovik A. C., 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.
• [6] Wang Z., Bovik A. C.: A Universal Image Quality Index. IEEE Signal Processing Letters vol. 9, no. 3, pp. 81-84, 2002.
• [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] Mazurek P., Okarma K.: An Efficient Estimation of the Structural Similarity Index Using the GPGPU Programming Techniques. Measurements, Automation and Monitoring vol. 56, no. 7, pp. 668-670, 2010.
• [9] Okarma K.: Influence of the 2-D Sliding Windows on the Correlation of the Digital Image Quality Assessment Results Using the Structural Similarity Approach with the Subjective Evaluation. Electrical Review, vol. 86, no. 7, pp. 109-111, 2010.
• [10] Sheikh H. R., Wang Z., Cormack L., Bovik A. C.: LIVE Image Quality Assessment Database Release 2. http://live.ece.utexas.edu/research/ quality