Métricas de qualidade de imagens sem referência utilizando atenção visual

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Garrido, Tainá Borges Andrade
Orientador(a): Farias, Mylène Christine Queiroz de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/15941
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.
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spelling Garrido, Tainá Borges AndradeFarias, Mylène Christine Queiroz de2014-07-22T13:38:06Z2014-07-22T13:38:06Z2014-07-222014-01GARRIDO, Tainá Borges Andrade. Métricas de qualidade de imagens sem referência utilizando atenção visual. 2014. xxiii, 81 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia em Sistemas Eletrônicos e de Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://repositorio.unb.br/handle/10482/15941Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.A qualidade da imagem está associada a capacidade do Sistema Visual Humano (SVH) perceber degradações. Muitas métricas de qualidade se utilizam da comparação com a imagem original para mensurar a qualidade da imagem degradada. Estas métricas são conhecidas como métricas com referência ou referenciadas. Infelizmente, em aplicações práticas nem sempre se dispõe da imagem de referência para a avaliação da qualidade. Dessa forma, muitas pesquisas têm sido desenvolvidas com a finalidade de criar e implementar métricas de avaliação objetivas sem-referência ou não referenciadas. Naturalmente, por não utilizar a referência (original) para estimar a qualidade, estas métricas são menos precisas que as métricas com referência. Neste contexto, o presente trabalho tem o objetivo de melhorar o desempenho de métricas de qualidade sem-referência disponíveis na literatura. Com este fim, apresentamos uma proposta de aperfeiçoamento destas métricas utilizando modelos computacionais de atenção visual. Com este objetivo, foram empregadas estratégias de combinação da imagem degradada com os respectivos mapas de saliência gerados pelos modelos de atenção visual. Os experimentos realizados através de simulações computacionais apontam que enfatizar as áreas mais relevantes (ou mais salientes) da imagem é uma estratégia eficaz para melhorar o desempenho de métricas existentes. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTImage quality is frequently associated with the ability of the Human Visual System (HVS) to perceive degradations. In the last few years, several image quality metrics have been proposed that use the original image (or reference) to estimate image quality. These metrics are known as full-reference (FR) metrics. Unfortunately, the reference is not always available in practical application. The alternative consists of using no-reference (NR) image quality metrics that blindly estimate the quality of an image, without having access to the original image. These metrics, in general, have a lower performance when compared to FR image quality metrics. The goal of this work is to improve the performance of no-reference image quality metrics using visual attention computational models. With this goal, we present strategies that consist of combining the test image with saliency maps generated by visual attention models. Experimental results indicate that the proposed approach can be an effective strategy for improving the performance of existing objective metrics.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessMétricas de qualidade de imagens sem referência utilizando atenção visualNo-reference image quality metric based on visual attentioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisProcessamento de imagens - controle de qualidadeProcessamento de imagens - técnicas digitaisProcessamento de sinaisporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdf2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdfapplication/pdf5153253http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/15941/1/2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdf24bb24a97464b34e15acf8a3b9b6ab0dMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain768http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/15941/2/license.txtcbe366058f651073967ef27a27bc368fMD52open access10482/159412023-07-13 16:44:04.146open accessoai:repositorio2.unb.br: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 Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-13T19:44:04Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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