Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:
Հրապարակման ամսաթիվ:
Համար:
ISSN:
Լրացուցիչ տեղեկություն:
Վերնագիր:
Analyzing the Quality of Distorted Images by the Normalized Mutual Information Measure
Այլ վերնագիր:
Анализ качества искаженных изображений с помощью нормализованной меры взаимной информации ; Աղավաղված պատկերների որակի վերլուծություն նորմալացված փոխադարձ ինֆորմացիայի միջոցով
Ստեղծողը:
Haroutunian, Mariam E. ; Asatryan, David G. ; Mastoyan, Karen A.
Խորագիր:
Mathematical cybernetics ; Computer science
Չվերահսկվող բանալի բառեր:
Image quality ; Distortion types ; Evaluation metrics ; Normalized mutual information
Ծածկույթ:
Ամփոփում:
This research explores how different types of distorting algorithms impact the Full- Reference image quality assessment, particularly when subjective quality evaluations are incorporated. We draw upon the TID2013 database, which contains 3000 images distorted by 24 distinct algorithms, in conjunction with Mean Opinion Scores (MOS) for quality ratings. We compare the results of Normalized Mutual Information (NMI) for image quality score with W2, based on Weibull distribution, the common PSNR similarity measure and MOS. We advocate for integrating of NMI into the repertoire of image quality assessment metrics.
В этой статье методом сравнения с эталоном мы исследуем, как различные типы алгоритмов искажения влияют на оценку качества изображения с полной ссылкой, особенно при включении субъективных оценок качества. Мы опираемся на базу данных TID2013, которая содержит 3000 изображений, искаженных 24 различными алгоритмами, в сочетании со средними оценками мнений (MOS) для рейтингов качества. Мы сравниваем результаты нормализованной взаимной информации (NMI) для оценки качества изображения с W2 , на основе распределения Вейбулла, общего показателя сходства PSNR и MOS. Мы выступаем за интеграцию NMI в репертуар показателей оценки качества изображения.
Այս հետազոտության մեջ մենք ստուգանմուշի օգտագործմամբ ուսումնասիրում ենք, թե ինչպես են տարբեր տեսակի աղավաղող ալգորիթմները ազդում պատկերի որակի ամբողջական գնահատման վրա, մասնավորապես, երբ ներառված են սուբյեկտիվ որակի գնահատականները: Մենք օգտվում ենք Tid2013 տվյալների բազայից, որը պարունակում է3000 պատկեր, որոնք աղավաղված են 24 տարբեր ալգորիթմներով, կարծիքների միջին միավորների (MOS) հետ համատեղ: Մենք համեմատում ենք նորմալացված փոխադարձ ինֆորմացիայի արդյունքները (NMI) պատկերի որակի գնահատման համար Վեյբուլի բաշխման վրա հիմնված W2 արդյունքների, հայտնի PSNR նմանության չափի և MOSի հետ: Մենք պնդում ենք NMI- ի ինտեգրումը պատկերի որակի գնահատման չափման մեծությունների ցանկում: