TAILIEUCHUNG - báo cáo hóa học: " No-reference image quality metric based on image classification"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: No-reference image quality metric based on image classification | Choi and Lee EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2011 2011 65 http content 2011 1 65 o EURASIP Journal on Advances in Signal Processing a SpringerOpen Journal RESEARCH Open Access No-reference image quality metric based on image classification Hyunsoo Choi and Chulhee Lee Abstract In this article we present a new no-reference NR objective image quality metric based on image classification. We also propose a new blocking metric and a new blur metric. Both metrics are NR metrics since they need no information from the original image. The blocking metric was computed by considering that the visibility of horizontal and vertical blocking artifacts can change depending on background luminance levels. When computing the blur metric we took into account the fact that blurring in edge regions is generally more sensitive to the human visual system. Since different compression standards usually produce different compression artifacts we classified images into two classes using the proposed blocking metric one class that contained blocking artifacts and another class that did not contain blocking artifacts. Then we used different quality metrics based on the classification results. Experimental results show that each metric correlated well with subjective ratings and the proposed NR image quality metric consistently provided good performance with various types of content and distortions. Keywords no-reference image quality metric blocking blur human visual sensitivity I. Introduction Recently there has been considerable interest in developing image quality metrics that predict perceptual image quality. These metrics have been useful in various applications such as image compression restoration and enhancement. The most reliable way of evaluating the perceptual quality of pictures is by using subjective scores given by evaluators. In order to obtain a subjective quality metric a number of evaluators and controlled test conditions are .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học