Quaternion Structural Similarity: A New Quality Index for Color Images
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important issues for researchers developing image processing algorithms is image quality. Methodical quality evaluation, by showing images to several human observers, is slow, expensive, and highly subjective. On the other hand, a visual quality matrix (VQM) is a fast, cheap, and objective tool for evaluating image quality. Although most VQMs are good in predicting the quality of an image degraded by a single degradation, they poorly perform for a combination of two degradations. An example for such degradation is the color crosstalk (CTK) effect, which introduces blur with desaturation. CTK is expected to become a bigger issue in image quality as the industry moves toward smaller sensors. In this paper, we will develop a VQM that will be able to better evaluate the quality of an image degraded by a combined blur/desaturation degradation and perform as well as other VQMs on single degradations such as blur, compression, and noise. We show why standard scalar techniques are insufficient to measure a combined blur/desaturation degradation and explain why a vectorial approach is better suited. We introduce quaternion image processing (QIP), which is a true vectorial approach and has many uses in the fields of physics and engineering. Our new VQM is a vectorial expansion of structure similarity using QIP, which gave it its name-Quaternion Structural SIMilarity (QSSIM). We built a new database of a combined blur/desaturation degradation and conducted a quality survey with human subjects. An extensive comparison between QSSIM and other VQMs on several image quality databases-including our new database-shows the superiority of this new approach in predicting visual quality of color images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».