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J-GLOBAL ID：201702210657071741   整理番号：17A1919575

コントラスト変化画像のためのブラインド品質評価【Powered by NICT】

Blind quality assessment for contrast changed images

著者 (6件)： Zhong Dixiu (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Shi Ping (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Pan Da (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Hou Ming (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Ying Zefeng (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Han Mingliang (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITOEC  ページ： 494-498  発行年： 2017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： 画像のコントラストは,画像知覚品質に重要な役割を果たし,画像取得プロセス時の種々の因子に敏感である。しかし,コントラスト変化画質評価(IQA)に焦点を当ててきた少数画像品質評価アルゴリズムと,これらの方法のいずれもがブラインドIQAアルゴリズムに属さない。,参照画像が利用できない場合には適用できない。流行畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて,本論文では,ブラインドコントラスト変化画像品質評価法を提案した。最初に,歪画像を調製しネットワークに供給するパッチに作付けした。品質スコア予測に用いる画像特徴は,コンボリューション層によって抽出した。最後に,回帰層は品質スコア空間への画像特徴をマッピングするために適用した。著者らの実験結果は,提案した方法は,コントラスト変化画像品質の主観評価とよく相関していることを示唆した。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： ニューラルネットワーク ,  ネットワーク ,  *画像 ,  画質 ,  アルゴリズム ,  画像特性 ,  *品質 ,  *コントラスト ,  主観評価
準シソーラス用語： スコア ,  ひずみ画像 ,  参照画像 ,  画質評価 ,  知覚品質 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： コントラスト ,  ブラインド ,  品質評価