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J-GLOBAL ID：202002298589793448   整理番号：20A2499756

空間連続性によるスクリーンコンテンツ画像の知覚品質評価【JST・京大機械翻訳】

Perceptual Quality Assessment for Screen Content Images by Spatial Continuity

著者 (5件)： Fang Yuming (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, China) ,  Du Rengang (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, China) ,  Zuo Yifan (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, China) ,  Wen Wenying (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, China) ,  Li Leida (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 30  号： 11  ページ： 4050-4063  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 本論文では,空間連続性(PQSC)による知覚品質測度と呼ばれるスクリーンコンテンツ画像(SCI)に対する効果的なブラインド品質評価法を提案した。人間の視覚システム(HVS)における中心-周辺機構によって,提案方法は,視覚歪みを測定するために,SCIにおける色と組織変化に関する統計的特徴を抽出する。最初に,空間隣接画素間の色連続性を考慮して,光測定不変色記述子をゼロ次および一次特徴として抽出した。第2に,HVSが画像テクスチャ変動に敏感である知覚機構により動機づけられ,テクスチャの空間連続性を効果的に描写するために局所3元パターン演算子を採用した。これらの抽出色およびテクスチャ特徴を用いて,さらにヒストグラムを採用して,統計的色およびテクスチャ特徴を計算した。サポートベクトル回帰(SVR)を用いて,視覚特徴から人間評価までの品質予測モデルを訓練した。3つの公開ベンチマークデータベースに関する実験結果は,著者らの方法の性能が現在のブラインド画像品質評価方法より優れていて,いくつかの完全な参照画像品質評価対応物より良いことを示した。Copyright 2020 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： *視覚 ,  測度 ,  光学的測定 ,  画素 ,  画質 ,  連続性 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： *品質評価 ,  画像テクスチャ ,  知覚品質 ,  サポートベクトル回帰 ,  品質予測 ,  参照画像 ,  テクスチャ特徴 , 【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)： 連続性 ,  スクリーン ,  コンテンツ ,  知覚品質 ,  評価