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J-GLOBAL ID：201902241158185045   整理番号：19A0465152

歪パラメータ推定による多重および単一歪画像の意見非意識ブラインド品質評価【JST・京大機械翻訳】

Opinion-Unaware Blind Quality Assessment of Multiply and Singly Distorted Images via Distortion Parameter Estimation

著者 (2件)： Zhang Yi (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Chandler Damon M. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 11  ページ： 5433-5448  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 過去数10年にわたり,多数の画像品質評価(IQA)アルゴリズムが開発され,単一型の歪を含む画像の品質を推定した。実際には,画像は多重歪により汚染されるが,多重歪画像の品質評価に関する以前の研究は非常に限られている。本論文では,自然シーン統計(NSS)特徴の袋を用いて歪パラメータを予測することに基づいて,多重および単一歪画像の品質をブラインド的に評価する効率的アルゴリズムを提案した。著者らの方法は,多重で歪んだ画像QU性推定器(音楽)と呼ばれ,3つの主要な段階を通して動作する。第一段階では,二層分類モデルを用いて,画像中に存在する可能性のある歪タイプ(すなわち,Gaussぼけ,JPEG圧縮および白色雑音)を同定した。第二段階では,異なる歪タイプと組合せに対する異なるNSS特徴を学習することにより,三つの歪パラメータ(すなわち,Gaussぼけに対するσ_G,JPEG圧縮に対するQ,白色雑音に対するσ_N)を予測するために,特定回帰モデルを用いた。最終段階において,3つの推定された歪パラメータ値をマップ化し,品質マッピング曲線とモスト-アウト-歪戦略に基づく全体的品質推定に結合した。3つの多重歪と7つの単一歪画像品質データベースに関して試験した実験結果は,提案した音楽アルゴリズムが,他の最先端のFR/NR IQAアルゴリズムと比較して,より良い/競争性能を達成できることを実証した。Copyright 2019 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： *画像 ,  アルゴリズム ,  画質 ,  音楽 ,  *品質 ,  回帰モデル ,  データベース ,  *パラメータ推定 ,  *多重化 ,  白色雑音 ,  JPEG
準シソーラス用語： 最先端 ,  二層 ,  *品質評価 ,  *ひずみ画像 , 【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 (8件)： 歪 ,  パラメータ推定 ,  多重 ,  歪画像 ,  意見 ,  意識 ,  ブラインド ,  品質評価