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J-GLOBAL ID：201802217195924455   整理番号：18A0708057

エントロピーに基づく画像計算量を用いたディジタル画像品質評価のための新しいメトリック【JST・京大機械翻訳】

A novel metric for digital image quality assessment using entropy-based image complexity

著者 (3件)： Khanzadi Pouria (Researcher, Computer Science, Pasargad Institute of Advanced Innovative Solutions (PIAIS), Tehran, Iran) ,  Majidi Babak (Computer Engineering Department, Khatam University, Tehran, Iran) ,  Akhtarkavan Ehsan (Computer Engineering Department, Khatam University, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KBEI  ページ： 0440-0445  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： 画像処理アルゴリズム,例えばエッジ検出,画像セグメンテーション,画像圧縮の利用の増加は,画像品質の高速で信頼できる自動評価を必要とする。画像品質評価(IQA)法は,IQAのための測度として,オリジナルと変換画像または画像の構造要素の間の非類似性を主に使用する。これらの測度の両方において,IQAアルゴリズムはIQAメトリックの計算における画像の複雑さを考慮しない。IQAメトリックの計算における複雑さの概念を用いることにより,画像の品質を評価するプロセスへのオブザーバの概念を導入することが可能になる。本論文において,最初に,Shannonエントロピーに基づく画像複雑性の概念のための新規定義を提案した。次に,この定義に基づいて,新しいIQAメトリックを提案した。実験結果は,提案したIQAメトリックが,他の提案したIQAメトリックスと比較して,変換画像における小さな変化に対してより敏感であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *画質 ,  *ディジタル画像 ,  *品質 ,  *計算量 ,  エッジ検出 ,  *画像 ,  画像圧縮 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 複雑性 ,  情報エントロピー ,  画像セグメンテーション ,  画像処理アルゴリズム ,  *ホップ数 ,  *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 (5件)： エントロピー ,  計算量 ,  ディジタル画像 ,  品質評価 ,  メトリック