Improving the performance of no-reference image quality assessment algorithm for contrast-distorted images using natural scene statistics
المؤلفون المشاركون
al-Najjar, Yusra
Der, Chen Soong
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 3، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 201-212، 12ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This study was conducted to explore the role of two color features in improving the performance of the existing no-reference image quality assessment algorithms for contrast-distorted images (NR-IQA-CDI).
the used color features were colorfulness and naturalness of color expressed in CIELab and CIELuv color spaces.
test images used were the public benchmark databases that contain contrast-distorted images - TID2013, CID2013 and CSIQ.
experiments for the exploration were conducted in two stages: the preliminary stage and the comprehensive stage.
the results of preliminary study showed that the features of colorfulness and naturalness of color can improve the prediction of human opinion score which relies mainly on the feature of brightness-only contrast.
the results inspired to more comprehensive study where the natural scene statistics (NSS) of these two features were estimated by modelling the probability distribution function (pdf) of 16,873 test images from a public database called sun2012.
the results based on k-fold cross validation with k ranging from 2 to 10 showed that the performance of NR-IQA-CDI can be improved by adding the NSS of these features.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Najjar, Yusra& Der, Chen Soong. 2017. Improving the performance of no-reference image quality assessment algorithm for contrast-distorted images using natural scene statistics. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 3, no. 3, pp.201-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415322
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Najjar, Yusra& Der, Chen Soong. Improving the performance of no-reference image quality assessment algorithm for contrast-distorted images using natural scene statistics. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 3, no. 3 (Dec. 2017), pp.201-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415322
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Najjar, Yusra& Der, Chen Soong. Improving the performance of no-reference image quality assessment algorithm for contrast-distorted images using natural scene statistics. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2017. Vol. 3, no. 3, pp.201-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415322
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 210-211
رقم السجل
BIM-1415322
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر