Image quality
http://dbpedia.org/resource/Image_quality an entity of type: Food
La IQA, en anglès Image Quality Assessment, és el conjunt de sistemes que tenen com a objectiu l'anàlisi de la qualitat de la imatge a partir de prediccions basades en la resposta del Sistema Visual Humà de manera automàtica, és a dir, sense un avaluador humà present. La finalitat de l'IQA és el disseny d'algoritmes que prediguin una qualitat del senyal concordant amb les mesures MOS(Mean Observer Score). El motiu d'aquesta anàlisi se situa a l'hora de satisfer tres tipus d'aplicacions:
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Image quality can refer to the level of accuracy with which different imaging systems capture, process, store, compress, transmit and display the signals that form an image. Another definition refers to image quality as "the weighted combination of all of the visually significant attributes of an image". The difference between the two definitions is that one focuses on the characteristics of signal processing in different imaging systems and the latter on the perceptual assessments that make an image pleasant for human viewers.
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La qualité perceptuelle d'image est une mesure de la perception de la dégradation des images (souvent par comparaison à une image dite de référence non dégradée). Les systèmes de traitement des signaux introduisent souvent des artefacts (ou distorsions) dans le signal. Aussi, la mesure de qualité est devenue importante. On distingue habituellement trois catégories de mesure de qualité d'images :
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Valoració de la Qualitat d'Imatge
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Image quality
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Qualité perceptuelle d'images
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La IQA, en anglès Image Quality Assessment, és el conjunt de sistemes que tenen com a objectiu l'anàlisi de la qualitat de la imatge a partir de prediccions basades en la resposta del Sistema Visual Humà de manera automàtica, és a dir, sense un avaluador humà present. La finalitat de l'IQA és el disseny d'algoritmes que prediguin una qualitat del senyal concordant amb les mesures MOS(Mean Observer Score). El motiu d'aquesta anàlisi se situa a l'hora de satisfer tres tipus d'aplicacions:
* Ajustar la qualitat de la imatge a la mida d'un monitor
* Ser utilitzat com llindar (benchmark) per escollir un algoritme concret per a un sistema de processament d'imatge donat.
* Per poder ser incorporat a un sistema de processament d'imatge per a optimitzar els algoritmes i els seus paràmetres.
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Image quality can refer to the level of accuracy with which different imaging systems capture, process, store, compress, transmit and display the signals that form an image. Another definition refers to image quality as "the weighted combination of all of the visually significant attributes of an image". The difference between the two definitions is that one focuses on the characteristics of signal processing in different imaging systems and the latter on the perceptual assessments that make an image pleasant for human viewers. Image quality should not be mistaken with image fidelity. Image fidelity refers to the ability of a process to render a given copy in a perceptually similar way to the original (without distortion or information loss), i.e., through a digitization or conversion process from analog media to digital image. The process of determining the level of accuracy is called Image Quality Assessment (IQA). Image quality assessment is part of the quality of experience measures. Image quality can be assessed using two methods: subjective and objective. Subjective methods are based on the perceptual assessment of a human viewer about the attributes of an image or set of images, while objective methods are based on computational models that can predict perceptual image quality. Objective and subjective methods aren't necessarily consistent or accurate between each other: a human viewer might perceive stark differences in quality in a set of images where a computer algorithm might not. Subjective methods are costly, require a large number of people, and are impossible to automate in real-time. Therefore, the goal of image quality assessment research is to design algorithms for objective assessment that are also consistent with subjective assessments. The development of such algorithms has a lot of potential applications. They can be used to monitor image quality in control quality systems, to benchmark image processing systems and algorithms and to optimize imaging systems.
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La qualité perceptuelle d'image est une mesure de la perception de la dégradation des images (souvent par comparaison à une image dite de référence non dégradée). Les systèmes de traitement des signaux introduisent souvent des artefacts (ou distorsions) dans le signal. Aussi, la mesure de qualité est devenue importante. On distingue habituellement trois catégories de mesure de qualité d'images :
* La mesure subjective qui fait intervenir des personnes pour juger de la qualité des images. Ces mesures servent à évaluer l'efficacité d'algorithmes fournissant des mesures objectives. Elles sont également utilisées dans certaines œuvres artistiques lorsque les effets des déformations sont partie intégrante de l'œuvre ;
* La mesure de qualité dans le cadre de la photographie — les déformations proviennent des conditions de prise de vues et de la qualité du matériel utilisé ;
* La mesure dans le cadre du multimédia — les déformations mesurées par des algorithmes (mesures objectives) ou observées (mesures subjectives) proviennent alors des techniques de transmission et de compression.
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