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J-GLOBAL ID：201702260850337231   整理番号：17A0058062

地域統計に基づいた非参照画像品質評価【Powered by NICT】

No-reference image quality assessment based on local region statistics

著者 (5件)： Li Qiaohong (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Lin Weisi (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Fang Yuming (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, China) ,  Zhang Xinfeng (Rapid-Rich Object Search (ROSE) Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Zhang Yabin (Rapid-Rich Object Search (ROSE) Lab, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,局所領域統計(NRLRS)に基づく効果的な無参照画質評価(IQA)法を提案した。提案した方法は,画像歪はピクセル間の関係によって十分に特性化できる局所領域統計を変化させるかもしれないという仮説に基づいている。,歪んだ画像のピクセル間パターンを記述する知覚特徴を抽出することにより,画像劣化の影響を定量化できる。この目的のために,隣接画素間の知覚グレーレベル差を抽出し,Gauss混合モデル(GMM)符号表は抽出された特徴の生成モデルとして構築した。Fisherベクトル表現をGMMモデルからの導出として画像を記述するために導出した。最後に,部分最小二乗回帰は,品質スコアにFisher符号化をマッピングするために用いた。実験結果は,関連する完全参照と参照IQA手法と比較して提案した方法は品質予測の良い性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  *品質 ,  *画像 ,  画像歪 ,  ベクトル ,  画素 ,  符号表 ,  品質予測 ,  生成モデル ,  *品質評価
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  Gauss混合モデル ,  画像劣化 ,  画質評価 ,  *参照画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地域 ,  統計 ,  参照画像 ,  品質評価