350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №10 за 2009 г.
Статья в номере:
TID2008 - A database for evaluation of full-reference visual quality assessment metrics
Ключевые слова: метрики визуального качества изображений подавление шума на изображениях сжатие изображений
Авторы:
Н. Н. Пономаренко - к. т. н., докторант Национального аэрокосмического университета им. проф. Н. Е. Жуковского (г. Харьков, Украина). E-mail: nikolay@ponomarenko.info В. В. Лукин - д. т. н., проф., зам. зав. кафедрой Национального Аэрокосмического Университета им. проф.Н.Е.Жуковского (г. Харьков, Украи-на). E-mail: lukin@ai.kharkov.com А. А. Зеленский - д. т. н., проф., зав. кафедрой Национального Аэрокосмического Университета им. проф. Н. Е. Жуковского (г. Харьков, Украина). E-mail: azelens@mail.ru К. О. Егиазарян - доктор технологии, проф. Технологического Университета (г. Тампере, Финляндия). E-mail: karen.eguiazarian@tut.fi Я. Астола - доктор технологии, проф. Технологического Университета (г. Тампере, Финляндия). E-mail: jaakko.astola@tut.fi М. Карли - доктор технологии, ст. преподаватель Университета "Roma Tre" (г. Рим, Италия). E-mail: carli@uniroma3.it Ф. Баттисти - магистр естественных наук, аспирант Университета "Roma Tre" (г. Рим, Италия). E-mail: fbattisti@uniroma3.it
Аннотация:
Описана новая база изображений TID2008 для тестирования метрик визуального качества изображений, подразуме-вающих наличие эталона. База содержит 1700 тестовых изображений (25 эталонных изображений, 17 типов искажений для каждого эталонного изображения, 4 уровня интенсивности для каждого типа искажений). Усредненные экспертные оценки качества тестовых изображений для нее были сформированы в результате проведения более 800 экспериментов, в течение которых участники из трех стран (Финляндия, Италия и Украина) выполнили более 256000 оцениваний качества изображений. Полученные усредненные экспертные оценки могут быть использованы, как для эффективного тестирования существующих метрик визуального качества, так и для разработки новых метрик. Приведены результаты тестирования с помощью TID2008 некоторых известных метрик качества. База TID2008 является доступной для скачивания и использования в научных целях.
Страницы: 30-45
Список источников
  1. Keelan, B. W., Handbook of Image Quality. New York, USA: Marcel Dekker, 2002.
  2. Barner, K. and Arce, G., Nonlinear Signal and Image Processing: Theory, Methods, and Applications (Electrical Engineering & Applied Signal Processing Series). CRC Press, ISBN-10: 0849314275. 2003.
  3. Yuen, M. and Wu, H. R., A survey of hybrid MC/DPCM/DCT video coding distortions // Signal Processing. 1998. V. 70. P. 247-278.
  4. Watson, A. B., Digital Images and Human Vision // MIT Press. 1993. Ch. 3. P. 139-140.
  5. Ponomarenko, N., Lukin, V., Zelensky, A., Egiazarian, K., and Astola, J., Locally adaptive image filtering based on learning with clustering // Proc. of Image Processing: Algorithms and Systems IV. 2005. P. 94-105.
  6. Wang, Z., Bovik, A., Sheikh, H., andSimoncelli, E., Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. V. 13. Issue 4. P. 600-612.
  7. Ponomarenko, N., Silvestri, F., Egiazarian, K., Carli, M., Astola, J., and Lukin, V.,On between-coefficient contrast masking of DCT basis functions // Proc. of the Third International Workshop on Video Processing and Quality Metrics. USA. 2007.
  8. Wang, Z., Simoncelli, E. P., andBovik, A. C., Multi-scale structural similarity for image quality assessment // IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. 2003. P. 1398-1402.
  9. Chandler, D. M. and Hemami, S. S., VSNR: A Wavelet-Based Visual Signal-to-Noise Ratio for Natural Images // IEEE Transactions on Image Processing. 2007. V. 16 (9). P. 2284-2298.
  10. Sheikh, H. R., Sabir, M. F., andBovik, A. C., A Statistical Evaluation of Recent Full Reference Image Quality Assessment Algorithms // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. V. 15. No. 11. P. 3441-3452.
  11. Ponomarenko, N., Carli, M., Lukin, V., Egiazarian, K., Astola, J., and Battisti, F., Color Image Database for Evaluation of Image Quality Metrics // Proc. of the International Workshop on Multimedia Signal Processing. 2008. P. 403-408.
  12. Ponomarenko, N., Battisti, F., Egiazarian, K., Astola, J., and Lukin, V., Metrics performance comparison for color image database // Proc. of the 4th International Workshop on Video Processing and Quality Metrics for Consumer Electronics. 2009.
  13. Kendall, M. G., The advanced theory of statistics. V. 1, London, UK, Charles Griffin & Company limited. 1945.
  14. Kodak Lossless True Color Image Suite. URL: http://r0k.us/graphics/kodak/
  15. Berns, R. S., Principles of Color Technology, John Wiley & Sons, ISBN 0-471-19459-X. 2000.
  16. Bazhyna, A. V., Egiazarian, K. O., Ponomarenko, N. N., and Lukin, V. V.,Compression of noisy Bayer pattern color filter array images?, Proc. of the SPIE Conference on Computational Imaging V. V. 6498. 2007.
  17. Bayer, B., Color imaging array, U.S. Patent 3971065. 1976.
  18. Papoulis, A., Poisson Process and Shot Noise, Ch. 16 in Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd ed. New York: McGraw-Hill. 1984. P. 554-576.
  19. Foi, A., Alenius, S., Trimeche, M., Katkovnik, V., and Egiazarian, K., A spatially adaptive Poissonian image deblurring // Proc. of IEEE International Conference on Image Processing. 2005. P. 925-928.
  20. Han, X. H., Chen, Y. W., Nakao, Z., andLu, H., ICA-domain filtering of Poisson noise images // Proc. of the SPIE Third International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition. 2003. V. 5286. P. 811-814.
  21. Cox, I. J., Miller, M. L., Bloom, J. A., Fridrich, J., and Kalker, T., Digital Watermarking and Steganography. 2nd Edition. Morgan Kaufmann. ISBN-13: 978-0-12-372585-1. 2008.
  22. Carli, M., Perceptual Aspects in Data Hiding. Thesis for the degree of Doctor of Technology. Tampere University of Technology. 2008.
  23. Plataniotis, K. N., and Venetsanopoulos, A. N., Color Image Processing and Applications. Springer Verlag. ISBN 3-540-66953-1. 2000.
  24. Vansteenkiste, E., Van der Weken, D., Philips, W., and Kerre, E., Psycho-visual quality assessment of state-of-the-art denoising schemes // Proceedings of EISIPCO. 2006.
  25. Guleryuz, O. G., Nonlinear approximation based image recovery using adaptive sparse reconstructions and iterated denoising-part I: theory // IEEE Transaction on Image Proc. 2006. V. 15. Issue 3. P. 555-571.
  26. Dabov, K., Foi, A., Katkovnik, V., andEgiazarian, K., Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering // IEEE Transactions On Image Processing. 2007. V. 16. Issue 8. P. 2080-2095.
  27. ITU (2002). Methodology for Subjective Assessment of the Quality of Television Pictures Recommendation BT.500-1, International Telecommunication Union, Geneva, Switzerland.
  28. Egiazarian, K., Astola, J., Ponomarenko, N., Lukin, V., Battisti, F., and Carli, M., New full-reference quality metrics based on HVS // Proc. of the Second International Workshop on Video Processing and Quality Metrics. Scottsdale. 2006.
  29. Keelan, B. W. andUrabe, H., ISO 20462, A psychophysical image quality measurement standard, Image Quality and System Performance // Proc.of SPIE-IS&T Electronic Imaging. 2004. V. 5294. P. 181-189.
  30. Gaubatz, M., Metrix MUX Visual Quality Assessment Package. URL: http://foulard.ece.cornell.edu/gaubatz/metrix_mux/
  31. Sheikh, H. R. andBovik, A. C., Image Information and Visual Quality // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. V. 15. P. 430-444.
  32. Damera-Venkata, N., Kite, T., Geisler, W., Evans, B., Bovik, A., Image Quality Assessment Based on a Degradation Model // IEEE Transanction on Image Processing. 2000. V. 9. P. 636-650.
  33. Wang, Z. and Bovik, A. C., A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters. 2002. V. 9. P. 81-84.
  34. Kolpatzik, B. W. andBouman, C. A., Optimized Universal Color Palette Design for Error Diffusion // Journal Electronic Imaging. 1995. V. 4. P. 131-143.
  35. Kolpatzik, B. andBouman, C., Optimized Error Diffusion for High Quality Image Display // Journal Electronic Imaging. 1992. V. 1. P. 277-292.
  36. Sheikh, H. R., Bovik, A. C., andde Veciana, G., An information fidelity criterion for image quality assessment using natural scene statistics // IEEE Transactions on Image Proc. 2005. V. 14. No. 12. P. 2117-2128.
  37. Mitsa, T. and Varkur, K., Evaluation of contrast sensitivity functions for the formulation of quality measures incorporated in halftoning algorithms // IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal processing. 1993. V. 5. P. 301-304.
  38. Watson, A. B., DCTune: A technique for visual optimization of DCT quantization matrices for individual images // Soc. Inf. Display Dig. Tech. Papers. 1993. V. XXIV. P. 946-949.
  39. De Simone, F., Ticca, D., Dufaux, F., Ansorge, M., and Ebrahimi, T.,A Comparative study of color image compression standards using perceptually driven quality metrics // Proc.of SPIE, Applications of Digital Image Processing XXXI. 2008. V. 7073. P. 70730Z-70730Z-11.
  40. PSNR-HVS-M page. URL: http://ponomarenko.info/psnrhvsm.htm
  41. TID2008 page. URL: http://ponomarenko.info/tid2008.htm