ノイズ間の類似性に基づく客観評価モデルの性能改善

稲荷聖二; 稲積泰宏; 柴田啓司; 堀田裕弘

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ノイズ間の類似性に基づく客観評価モデルの性能改善

机译：基于噪声相似度的客观评价模型性能改进

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画質評価（IQA：Image Quality Assessment）は多くの動画像を扱うアプリケーションにおいて重要である．IQAのゴールは人間の主観と一致し，且つ自動的に評価を行うことにある．長年に渡り，多くの研究者によってIQA 手法が提案されている．それらの手法の性能評価には画像データベースが用いられる．TID2013は複数のノイズの種類を持つIQAのためのデータセットである．我々はノイズの種類ごとに対応したIQAを適用することでIQAの精度が向上するという仮定に基づき，ノイズのクラスタリングによるIQA手法の性能改善を提案する．性能評価には4つのIQA手法を用い，すべての手法において提案法による性能の向上が見られた．

机译：图像质量评估（IQA）在处理许多运动图像的应用程序中很重要。 IQA的目标是与人类主观性保持一致并自动进行评估。多年来，许多研究人员提出了IQA方法。图像数据库用于评估这些方法的性能。 TID2013是具有多种噪声类型的IQA数据集。基于通过应用与每种噪声相对应的IQA来提高IQA精度的假设，我们提出了通过对噪声进行聚类来提高IQA方法的性能。四种IQA方法用于性能评估，并在所有方法中均通过提出的方法改善了性能。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. イメージ·メディア·クォリティ》 |2015年第48期|共4页
作者
稲荷聖二; 稲積泰宏; 柴田啓司; 堀田裕弘;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类 TP391.41;
关键词
画質評価; TID2013; PSNR; SSIM; FSIM; FSIMcolor;

机译：图像质量评级;TID2013;PSNR;SSIM;FSIM;FSIM颜色;

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