Monte Carlo based reduction of image resolution in view of no-reference image quality assessment

• Autorzy: Okarma K. , Lech P. , Polakowski A. , Gajda S.

Warianty tytułu

PL

Redukcja rozdzielczości obrazów bazująca na metodzie Monte Carlo w aspekcie „ślepej” oceny jakości obrazu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper a fast algorithm of image downsampling is presented which is based on the estimation of mean local luminance using the Monte Carlo method assuming the division of an image into smaller non-overlapping blocks. Due to modifications proposed in the paper, one can obtain similar results than for classical methods compared using recently proposed no-reference image quality metrics. Nevertheless, further optimization requires the development of no-reference image quality metrics with higher accordance to human perception of typical distortions.

PL

W artykule zaprezentowano szybki algorytm redukcji rozdzielczości obrazu oparty na estymacji średniej jasności w bloku z użyciem metody Monte Carlo. Dzięki zaproponowanym modyfikacjom możliwe jest uzyskanie rezultatów podobnych do klasycznych metod, porównywanych z wykorzystaniem metod “ślepej” oceny jakości obrazów opracowanych w ostatnich latach. Dalsza optymalizacja wymaga jednakże opracowania “ślepych” wskaźników jakości obrazu charakteryzujących się wyższą korelacją z percepcją typowych zniekształceń obrazu przez człowieka.

Słowa kluczowe

EN

image sampling; Monte Carlo method; image quality assessment

PL

rozdzielczość obrazu; metoda Monte Carlo; jakość obrazu

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2015
• Tom: R. 91, nr 2
• Strony: 68--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Okarma K.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin

autor

Lech P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin

autor

Polakowski A.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin

autor

Gajda S.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin

Bibliografia

• [1] Turk M., Pentland A.: Face recognition using eigenfaces. In: Proc. of IEEE Computer Society Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR. (1991) 586–591
• [2] Okarma K., Forczmański P.: 2DLDA-based texture recognition in the aspect of objective image quality assessment. Annales UMCS - Informatica 8 (2008) No. 1, 99–110
• [3] Lech P.: Bazujący na sygnale wideo algorytm o niskim obliczeniowo koszcie do kontroli bezpieczeństwa osobistego w strefie przemysłowej. Przegląd Elektrotechniczny 89 (2013) No. 4, 335–337
• [4] Liu T.J., Lin W., Kuo C.C.J.: Image quality assessment using multi-method fusion. IEEE Trans. Image Processing 22 (2013) No. 5, 1793–1807
• [5] Okarma K.: Combined Image Similarity Index. Optical Review 19 (2012) No. 5, 349–354
• [6] Okarma K.: Extended Hybrid Image Similarity - combined fullreference image quality metric linearly correlated with subjective scores. Elektronika Ir Elektrotechnika 19 (2013) No. 10, 129–132
• [7] Moorthy A., Bovik A.: BIQI software release (2009), http://live.ece.utexas.edu/research/quality/biqi.zip
• [8] Moorthy A., Bovik A.: A two-step framework for constructing blind image quality indices. IEEE Signal Processing Letters 17 (2010) No. 5, 513–516
• [9] Sheikh H., Wang Z., Cormack L., Bovik A.: LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 (2005), http://live.ece.utexas.edu/research/quality
• [10] Mittal A., Moorthy A., Bovik A.: BRISQUE software (2011), http://live.ece.utexas.edu/research/quality/brisque_revised.zip
• [11] Mittal A., Moorthy A., Bovik A.: No-reference image quality assessment in the spatial domain. IEEE Trans. on Image Processing 21 (2012) No. 12, 4695–4708