Repository logo
Article

Automatyczna ocena wielomodalnych zniekształceń w obrazach cyfrowych

creativeworkseries.issn1505-9405
dc.contributor.authorGłowacz, Andrzej
dc.contributor.authorGrega, Michał
dc.contributor.authorJanowski, Lucjan
dc.contributor.authorLeszczuk, Mikołaj
dc.contributor.authorRomaniak, Piotr
dc.date.available2025-01-03T07:57:10Z
dc.date.issued2008/2009
dc.descriptionBibliogr.s. 59-[60].
dc.description.abstractThis paper presents a new method of qualitative assessment of images affected by multi-modal distortions. The idea is to assess the image quality perceived by an end user in an automatic way in order to avoid the usual time-consuming, costly and non-repeatable method of collecting subjective scores during a psychophysical experiment. This is achieved by computing quantitative image distortions and mapping results on qualitative scores. Overall qualitative image distortion is computed based on partial quantitative distortions from component algorithms operating on specified image features. Seven such algorithms are applied to successfully analyze the seven image distortions in relation to the original image. Useful mapping models have been proposed and constructed using the Generalized Linear Model (GLZ). These models allow for mapping the results of quantitative assessments on the subjective scores in order to obtain an overall quality score of the image. For research and validate the models, a survey of over 12,000 subjective quality scores has been carried out.en
dc.description.abstractArtykuł przedstawia nową metodę jakościowej oceny obrazów zawierających zniekształcenia wielomodalne. Idea oceny polega na określeniu jakości obrazu postrzeganej przez użytkownika końcowego w sposób automatyczny, w celu uniknięcia czasochłonnych i niepowtarzalnych wyników charakterystycznych dla metod eksperymentalnych. Efekt osiągany jest poprzez obliczanie miar poszczególnych zniekształceń cząstkowych oraz mapowanie otrzymanych wyników na miary liczbowe. Dla celów analizy opracowano siedem skutecznych miar zniekształceń cząstkowych w stosunku do obrazu oryginalnego. W dalszej części pracy zaproponowano użyteczne modele przygotowane na bazie GLZ (ang. Generalized Linear Model), służące do mapowania miar ilościowych na oceny subiektywne, w celu otrzymania ogólnej oceny jakości obrazu. Dla opracowania i weryfikacji modeli przeprowadzono testy subiektywne zbierając 12.000 indywidualnych ocen jakości dla zniekształconych obrazów.pl
dc.description.placeOfPublicationKraków
dc.description.versionwersja wydawnicza
dc.identifier.issn1505-9405
dc.identifier.urihttps://repo.agh.edu.pl/handle/AGH/110718
dc.language.isopol
dc.publisherWydawnictwa AGH
dc.relation.ispartofTelekomunikacja Cyfrowa : technologie i usługi
dc.rightsFair use of copyrighted works
dc.rights.accessotwarty dostęp
dc.rights.urihttps://repo.agh.edu.pl/info/fair-use
dc.titleAutomatyczna ocena wielomodalnych zniekształceń w obrazach cyfrowychpl
dc.title.alternativeAutomated assessment of multi-modal distortions in digital imagesen
dc.typeartykuł
dspace.entity.typePublication
publicationissue.paginations. 50-59, [1]
publicationvolume.volumeNumberT. 9
relation.isJournalOfPublication8530a53f-df2f-4965-8701-230e3ffda94d
relation.isJournalVolumeOfPublication24fc4a64-6f71-4957-834a-601e8db8493e
relation.isJournalVolumeOfPublication.latestForDiscovery24fc4a64-6f71-4957-834a-601e8db8493e

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
t9_50.pdf
Size:
1.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format