Image and Video Processing for Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03117879" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:03117879 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Image and Video Processing for Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network

Original language description

A novel approach for objective image quality assessment is presented in this paper. Reliable methods are often required to evaluate the quality effects of the visual artifacts appearing in a digital image processing while using lossy image compression. Optimization of the previously proposed model for image quality evaluation with Artificial Neural Network (ANN) has been done. The main aim of this approach is to automatically derive a score that is the same as, or at least well correlated with the MeanOpinion Score (MOS) obtained from the subjective votes of many observers. Advanced method of data preprocessing (Mutual Information - MI and Principal Component Analysis - PCA) has been applied to obtain good prediction of the image quality which is close to subjective results from the group of observers - Mean Opinion Scores (MOS). The proposed model achieves good prediction performance for used test samples.

Czech name

Zpracování obrazu a videa pro hodnocení obrazové kvality s použitím neuronových sítí

Czech description

V tomto článku je představena nová metoda pro hodnocení objektivní kvality obrazu. Pro hodnocení vlivu artefaktů vznikajících při zpracování obrazu jsou požadovány spolehlivé metody. Za tímto účelem byla provedena optimalizace našeho dříve realizovanéhomodelu s umělou neuronovou sítí. Hlavním cílem tohoto přístupu je automaticky určit výslednou kvalitu, která bude stejná, nebo přinejmenším dobře korelovaná s výsledky subjektivních testů MOS (Mean Opinion Score). Na předzpracování dat byla použita pokročilá metoda (Mutual Information - MI, Principal Component Analysis - PCA) tak, aby odhad kvality byl blízký subjektivním soudům pozorovatelů. Navržený model dosahoval pro testované vzorku dobrých výsledků.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JA - Electronics and optoelectronics

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Publication year

2006

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Proceedings of Workshop 2006

ISBN

80-01-03439-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

2

Pages from-to

—

Publisher name

ČVUT

Place of publication

Praha

Event location

Praha

Event date

Feb 20, 2006

Type of event by nationality

EUR - Evropská akce

UT code for WoS article

—