Zpracování obrazu a videa pro hodnocení obrazové kvality s použitím neuronových sítí
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v 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>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Image and Video Processing for Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Image and Video Processing for Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of Workshop 2006
ISBN
80-01-03439-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
—
Název nakladatele
ČVUT
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
20. 2. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—