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dc.contributorBenítez, Hernán Darío
dc.creatorBéron Valencia, Juan Pablo
dc.date2019-03-11
dc.date.accessioned2019-04-03T14:23:50Z
dc.date.available2019-04-03T14:23:50Z
dc.identifier.citationBéron Valencia, J. P. (2019, marzo 11) Perceptual Quality Evaluation of Images Reconstructed by Super Resolution Algorithms. Pontificia Universidad Javeriana, Cali.spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/11483
dc.descriptionLa calidad visual de las imágenes resultantes de las técnicas de súper resolución (SR) se predice con los modelos de evaluación de calidad de imagen ciega (BIQA) entrenados en una base de datos de imágenes distorsionadas clasificadas por humanos y puntuaciones de opinión subjetiva humana asociadas. Tales métodos conscientes de la opinión (OA) necesitan una gran cantidad de muestras de entrenamiento con puntuaciones subjetivas humanas asociadas, que son escasas en el campo de la SR. Por el contrario, los métodos de opinión inconsciente (OU) no necesitan puntajes subjetivos humanos para el entrenamiento. Este estudio presenta dos tipos de métricas de OU-IQA para imágenes con resolución aumentada: un modelo se basa en el enfoque de "bolsa de características" y el otro se basa en un proceso de selección de características hacia adelante para obtener las características más sensibles a la calidad de percepción. Además, se presentan tres métricas OA-IQA basadas en las métricas OU-IQA. Además, realizamos un estudio humano sobre la calidad perceptiva de las imágenes súper resueltas para realizar pruebas en bases de datos y creamos un conjunto de datos disponible públicamente con imágenes súper resueltas puntuadas perceptualmente. Los resultados de bases de datos cruzadas indican que nuestras métricas tienen un poder de predicción superior a las métricas de vanguardia y muestran la solidez de nuestras métricas OU-IQA.spa
dc.description.abstractThe visual quality of images resulting from Super Resolution (SR) techniques is predicted with blind image quality assessment (BIQA) models trained on a database(s) of human rated distorted images and associated human subjective opinion scores. Such opinion-aware (OA) methods need a large amount of training samples with associated human subjective scores, which are scarce in the field of SR. By contrast, opinion-unaware (OU) methods do not need human subjective scores for training. This study presents two types of OU-IQA metrics for super resolved images: one model is based on the "bag of features approach" and the other is based on a forward feature selection process to obtain the most perceptual quality-aware features. Furthermore, three OA-IQA metrics are presented based on the OU-IQA metrics. Additionally, we conducted a human study on the perceptual quality of super resolved images to perform cross-database testing and created a publicly available dataset with perceptually scored super resolved images. Cross-database results indicate that our metrics have superior prediction power than state-of-the-art metrics and show the robustness of our OU-IQA metrics.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.languageengspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rightsEl o los autores otorgan licencia de uso parcial de la obra a favor de la Pontificia Universidad Javeriana Seccional Cali, teniendo en cuenta que en cualquier caso, la finalidad perseguida siempre será facilitar, difundir y promover el aprendizaje, la enseñanza y la investigación. Con la licencia el o los autores autorizan a la Pontificia Universidad Javeriana Seccional Cali: la publicación en formato o soporte material, de acuerdo con las condiciones internas que la Universidad ha establecido para estos efectos. La edición o cualquier otra forma de reproducción, incluyendo la posibilidad de trasladarla al sistema o entorno digital. La inclusión en cualquier otro formato o soporte como multimedia, colecciones, recopilaciones o, en general, servir de base para cualquier otra obra derivada. La comunicación y difusión al público por cualquier procedimiento o medio (impreso o electrónico). La inclusión en bases de datos y en sitios web, sean éstos onerosos o gratuitos, existiendo con ellos previo convenio perfeccionado con la Pontificia Universidad Javeriana Cali para efectos de satisfacer los fines previstos. En estos eventos, tales sitios tendrán las mismas facultades que las aquí concedidas para la referida universidad, con las mismas limitaciones y condiciones. El o los autores continúan conservando los correspondientes derechos sin modificación o restricción alguna, puesto que de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el acuerdo jurídico con la Pontificia Universidad Javeriana Cali, en ningún caso conlleva la enajenación del derecho de autor y de sus conexos. EL AUTOR, expresa que el artículo, folleto o libro objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, el recurso electrónico aquí presentado es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el recurso electrónico en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Pontificia Universidad Javeriana Cali actúa como un tercero de buena fe.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectFacultad de Ingenieríaspa
dc.subjectPrograma de Ingeniería Electrónicaspa
dc.subjectSuper-resolutionspa
dc.subjectIQAspa
dc.titlePerceptual Quality Evaluation of Images Reconstructed by Super Resolution Algorithmsspa
dc.audiencePontificia Universidad Javeriana communityeng
dc.audienceResearchseng
dc.audienceJournalistseng
dc.audienceOthereng
dc.coverageCali; Lat: 03 24 00 N degrees minutes; Lat: 3.4000 decimal degrees; Long: 076 30 00 W degrees minutes; Long: -76.5000 decimal degreeseng
dc.creator.emailjuanpaberon@hotmail.comspa
dc.pubplace.cityCalispa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.ccAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.source.repositoryVitela: Repositorio Institucional PUJeng
dc.source.institutioninstname:Pontificia Universidad Javeriana Cali.eng


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