Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  ocena jakości obrazów cyfrowych
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
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.
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.
EN
In the paper a fast implementation of the SSIM index is presented. Because of specific features of the CUDA architecture, the 8×8 pixel sliding window is used. In order to speed up the computations, the vertical passes are limited to the 32-pixels wide fragments, so four pixels margins should be left for each fragment. The verification of the proposed estimation is performed for the LIVE database with images corrupted by five common types of distortions and their subjective evaluations.
PL
W artykule zaprezentowano wydajną technikę implementacji nowoczesnej metody oceny jakości obrazu znanej jako podobieństwo strukturalne (SSIM). Uwzględniając specyficzne uwarunkowania architektury CUDA, obliczenia wykonano przy użyciu okna przesuwnego o rozmiarze 8×8 pikseli, podobnie jak we wcześniejszym wariancie tego wskaźnika określanym jako uniwersalny wskaźnik jakości obrazu (UIQI). W celu przyspieszenia obliczeń, przebiegi pionowe zostały ograniczone do fragmentów obrazu o szerokości 32 pikseli, co przy tym rozmiarze okna wymaga pozostawienia czteropikselowych marginesów z obu stron. Estymowana wartość globalna wskaźnika SSIM jest obliczana jako średnia z wartości lokalnych obliczanych dla każdego fragmentu obrazu. Praktyczna weryfikacja dokładności proponowanej metody została przeprowadzona z wykorzystaniem obrazów ze znanej bazy LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 zawierającej obrazy poddane pięciu typowym rodzajom zniekształceń wraz z ich ocenami subiektywnymi (wartościami DMOS).
PL
W pracy przedstawiono analizę wyników estymacji jakości obrazów przy użyciu metody Monte Carlo w połączeniu z podobieństwem strukturalnym (SSIM) pod kątem korelacji z oceną subiektywną. Jako platformy testowej użyto bazy obrazów poddanych pięciu typowym rodzajom zniekształceń wraz z ich ocenami subiektywnymi udostępnianej przez Laboratorium Inżynierii Obrazu i Wideo (LIVE) Uniwersytetu w Teksasie. Uzyskane wyniki korelacji liniowej oraz z zastosowaniem funkcji logistycznej potwierdzają wysoką przydatność zaproponowanej szybkiej metody estymacji jakości obrazu.
EN
The paper presents the analysis of the results of the image quality estimation when using the Monte Carlo method applied to the Structural Similarity index [5] in the aspect of correlation with the subjective evaluation. As a test platform, the LIVE database (available at the Laboratory for Image & Video Engineering of the University of Texas at Austin) [7] containing the Differential Mean Opinion Score (DMOS) values for almost 1000 images corrupted by five common types of distortions has been used. After the short introduction containing the analysis of some modern image quality assessment techniques, the idea of the image quality fast estimation with use of the Monte Carlo Structural Similarity Index [6] is described. The results of the Pearson's correlation of the DMOS values and MC-SSIM for the individual types of distortions and for the whole database, excluding the original images, are presented in Tables 1-2. Tables 3-4 illustrate the optimised results obtained after the nonlinear mapping with use of the logistic function (6). The obtained results of the linear correlation, as well as those obtained when using the nonlinear mapping by the optimised logistic function, confirm the usefulness of the proposed fast image quality estimation technique. An interesting fact is not only the preservation of the high correlation coefficients even for the small number of pixels used for the quality estimation but also a slight increase in them which may be an interesting stimulus for further research.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.