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Enregistrement W2047856763 · doi:10.1049/iet-ipr.2012.0489

Is there a relationship between peak‐signal‐to‐noise ratio and structural similarity index measure?

2013· article· en· W2047856763 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Image Processing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)Similarity (geometry)Index (typography)Signal-to-noise ratio (imaging)Noise (video)SIGNAL (programming language)Similarity measureStructural similarityPattern recognition (psychology)MathematicsStatisticsComputer scienceArtificial intelligenceSpeech recognitionData miningImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the authors analyse two well‐known image quality metrics, peak‐signal‐to‐noise ratio (PSNR) as well as structural similarity index measure (SSIM), and the authors derive an analytical relationship between them which works for some kinds of common image degradations such as Gaussian blur, additive Gaussian noise, Jpeg and Jpeg2000 compressions. The analytical relationship brings more clarity on the interpretation of PSNR and SSIM values, explains some differences found between these quality measures in the literature and confirms some experimental observations regarding these measures. A series of tests realised on images from the Kodak database give a better understanding of the performance of SSIM and PSNR in assessing image quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle