A reduced-reference metric based on the interest points in color images

Abstract

Il est utile de pouvoir quantifier les dégradations perçues afin de juger l'intérêt de nouveaux algorithmes de compression, tatouage ou des techniques de transmission. Nous proposons d'évaluer les performances d'un lot de métriques de qualité d'images couleurs en visant la corrélation avec le jugement humain. Le but escompté est de faciliter le choix d'une métrique parmi les nombreuses disponibles, en fournissant des scores de performance standards et exhaustifs. Pour cette étude quatre bases de données d'images sont utilisées et analysées afin d'élargir au maximum le jeu d'images tests et de mesurer la flexibilité des métriques. Mots clefs Métrique de qualité, système visuel humain, qualité d'expérience, évaluation objective, tests subjectifs.

A machine-learning-driven solution to the problem of perceptual video quality metrics

“…The biggest difficulty in designing RR metrics is the extraction of suitable and descriptive features from the reference video sequence in order to have sufficient data for an accurate video quality prediction [18]. Tao et al [19] proposed a relative video quality metric, rPSNR, that can be computed without parsing or decoding the transmitted video, and without any knowledge of video characteristics.…”

A robust content-based JPWL transmission over a realistic MIMO channel under perceptual constraints

“…This strategy allows to exploit a small part of the reference for quality measurement purposes. QIP [9] belongs to the last category. It is based on the ability of the interest points to predict a variation in the image, depending on the object's saliency.…”

A statistical study of the correlation between interest points and gaze points

“…The aim is to determine whether the interest points can be used to predict salient informations on an image like the HVS does. This can help for several applications like quality assessment, 10 simplified saliency maps construction, 11 . .…”