Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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