디지털 영상은 캡처 디바이스를 통해 획득된 후, 처리, 압축, 저장, 전송, 재생산 등의 과정을 거치면서 반드시 왜곡이 수반된다. 이렇게 왜곡된 영상은 인간 지각이 허용할 수 있는 범위 내에서 정확히 재생되어야 한다. 따라서, 영상이 재생되기 전 영상의 화질을 평가할 필요가 있다. 실제 응용에 있어서, 인간의 견해로 영상 화질의 점수를 정하는 주관적 화질평가는 일반적으로 불편하고 시간도 많이 소요되며, 비용이 많이 든다. 예를 들어, 사진, 동영상 등의 영상 콘텐츠를 대규모로 저장하고 있는 클라우드 서비스의 경우, 영상 콘텐츠가 상용으로 서비스되기 전 모든 영상의 화질을 인간이 직접 평가하는 것은 불가능하다. 영상 화질평가(visual quality assessment)에 대한 연구목적은 지각된 영상의 화질을 자동으로 예측하는 측도를 개발하는 것이다. 본고에서는 기존에 제안된 영상 화질평가 기술들을 설명하고, 앞으로의 연구에서 해결해야 할 이슈들을 살펴본다.
Stereoscopic video delivers depth perception to users contrary to 2D video. Therefore, we need to develop a new video quality assessment model for stereoscopic video. In this paper, we propose a new method for objective assessment of stereoscopic video. The proposed method detects blocking artifacts and degradation in edge regions such as in conventional video quality assessment model. And it detects video quality difference between views using depth information for efficient quality prediction. We performed subjective assessment of stereoscopic video to check the performance of the proposed method, and we confirmed that the proposed algorithm is superior to the existing method in PSNR in respect to correlation with results of the subjective assessment.
Park, Young-Soo;Hur, Nam-Ho;Pyo, Kyung-Soo;Song, Chung-Kun
Journal of Broadcast Engineering
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v.16
no.2
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pp.319-330
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2011
For objective assessment of stereoscopic 3D image quality, we measure quality of left and right image with 2D image quality measurement method. However, this method is inconvenient because that we have to measure quality of left and right image individually. Therefore we propose a method of stereoscopic 3D image quality assessment using one overlaid image with left and right image. Using this method, One can measure quality of stereoscopic 3D image more easily and quickly.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.592-594
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2003
이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
Image scaling is used for a variety of real-life applications. In order to evaluate the performance of transform functions, the image quality are compared together before and after processing. For the objective evaluation of the transform functions, the exact criterion of image quality is required, and various aspects approaches are practically performed. However, few researches have been conducted on image quality measurement considering the position of pixels that are skipped or newly generated in the process of the image scaling. Therefore this paper focuses on the objective image quality measurement for positions of skipped or estimated pixels in the image scaling. The proposed method generated new image quality measure considering the positional changes using a conventional measure and evaluated sensitivity about positional changes. Through this experiments, it is observed that conventional image quality measurement is definitely affected by positional changes of a skipped and estimated pixels. It is also confirmed that the proposed method is an objective criterion to represent image quality for positional changes of skipped or estimated pixels. The proposed method can be used as a criterion to evaluate the performance of image restoration or enhancement functions.
Most of the diagnostic medical radiography are rapidly replaced by digital imaging systems recently. Although with the current transition of analog to digital most of the exposure conditions and parameters are still on the basis of film-screen analog system. Moreover the evaluation of acquired digital radiographic image is not fulfilled normally because of the difficulties in handling the digital raw data. The user friendly windows program for the evaluations of digital radiographic image was developed on the MatLab platform. The program has functions for the calculation of the contrast profile, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), and NEQ(noise equivalent quanta).
In this paper, a no-reference perceptual metric is proposed for image quality assessment. It measures the amount of overall blockiness and blurring of the image and evaluates the amount of ringing, staircase, and mosaic noises around the strong edges. Finally, the individual scores are combined by a fuzzy integral to generate the final quality score of the image. The quality scores obtained by the proposed algorithm show strong relationship with the MOS(Mean Opinion Score) values by experts.
Block based transform coding is most popular approach for image and video compression. However it suffers from severe quality degradation especially from blocking artifacts. The subjective quality degradation caused by such blocking artifacts in general does not agree well with an objecive quality measurement such as PSNR. Hence new quality evaluation technique is necessary. We propose a new image quality assessment method by measuring blocking artifacts for block based transform coded images. In order to characterize blocking artifacts, proposed method utilizes the facts that, blocking artifacts, when occur, have different pixel values along the block boundaries and such differences usually continuously span along the whole boundaries. This method does not require the original uncompressed image. It operates on single block boundary and quantifies the amount of blocking artifacts on it. Experiments on various compressed images various bitrates show that proposed quantitative measure of blocking artifacts matches well with the subjective quality of them judged by human visual system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.133-136
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2006
한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
Kim, Yo-Han;Sung, Duk-Gu;Hong, Seung-Seok;Shin, Ji-Tae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.185-188
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2008
영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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