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J-GLOBAL ID：201802248241631113   整理番号：18A1709629

空間構造解析による画質評価【JST・京大機械翻訳】

Image quality assessment via spatial structural analysis

著者 (3件)： Yang Xichen (School of Computer science and engineering, Nanjing University of Science and Technology, Xiaolingwei 200, Nanjing 210094, China) ,  Sun Quansen (School of Computer science and engineering, Nanjing University of Science and Technology, Xiaolingwei 200, Nanjing 210094, China) ,  Wang Tianshu (School of Computer science and engineering, Nanjing University of Science and Technology, Xiaolingwei 200, Nanjing 210094, China)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 70  ページ： 349-365  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  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： 人間の視覚システムは画像構造情報に敏感である。画像構造類似性のモデリングは知覚品質予測の達成に適していると見なされている。しかし,ほとんどの構造類似性ベース画像品質評価(IQA)法は空間構造分布を完全に考慮することなく空間コントラストに焦点を合わせている。そこで,空間コントラストと構造分布の両方を考慮したIQA法を提案した。最初に,画像グレースケール変動マップ(GFM)を計算した。第二に,歪んだ画像と元の画像のGFMs間の空間構造情報変化行列(SSVM)を得た。最後に,品質予測モデルをサポートベクトル回帰(SVR)を用いて訓練した。実験結果は,提案した方法が人間の知覚画像品質を正確に予測できることを示した。LIVE2データベースに関する実験は,スピアマン順位相関係数(SROCC)と線形相関係数(LCC)値が0.85を超えていることを示している。一方,訓練集合のスケールまたは歪タイプは安定性を示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相関係数 ,  データベース ,  コントラスト ,  類似性 ,  グレースケール ,  *画質 ,  モデリング ,  予測 ,  画像 ,  *立体構造
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  品質予測 ,  品質評価 ,  知覚品質 ,  *画質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 全基準 ,  画質評価 ,  歪 ,  空間構造分布 ,  構造類似性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構造解析 ,  画質評価