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J-GLOBAL ID：201702261988208235   整理番号：17A1557399

立体画像の無参照品質評価のための局所的および大域的スパース表現【Powered by NICT】

Local and global sparse representation for no-reference quality assessment of stereoscopic images

著者 (6件)： Li Fucui (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China) ,  Shao Feng (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China) ,  Jiang Qiuping (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China) ,  Fu Randi (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China) ,  Jiang Gangyi (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China) ,  Yu Mei (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 422  ページ： 110-121  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 立体3D画像のreference/blind品質評価は,両眼視の理解不足のために2D画像よりもはるかに困難である。本論文では,局所学習と大域的スパース表現(BLQELGSR)による立体3D画像のためのBLind品質評価器を提案した。具体的には,訓練段階で,筆者らは最初に,立体画像で遭遇する可能性があることをいくつかの一般的な歪をシミュレートすることにより大規模訓練集合を構築し,すべての情報源局所的および大域的に左,単眼ビューからのための特徴と品質空間の間の関係を特性化するためのマルチモーダルスパース表現フレームワークを提案した。試験段階,得られた3D品質予測フレームワークに基づくで,異なる情報源からの局所的および大域的品質スコアを予測し,組み合わせた最後の3D品質スコアを駆動する。三三D画質データベース上での実験結果により,既存の方法と比較して,考案したBLQELGSRは,主観的評価と一致していることより良い予測性能を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  主観評価 ,  キャラクタリゼーション ,  情報源 ,  *立体画像 ,  多モード ,  画質 ,  三次元 ,  *画像 ,  データベース ,  *品質
準シソーラス用語： スコア ,  三次元画像 ,  *スパース表現 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 立体3D画像 ,  参照無し画質評価 ,  マルチモーダルスパース表現

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 立体画像 ,  参照 ,  品質評価 ,  スパース表現