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수많은 소음 속에서 신호를 찾아가는 bskyvision입니다.


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  • leon_choi이(가) 08.10에 작성한 댓글: 멋쟁이.
  • 꼬장이이(가) 07.25에 작성한 댓글: test.

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(SSIM) 검색 결과 5건
  • [python] SSIM 파이썬 코드 실행하기(IQA_pytorch 패키지)
    SSIM은 대표적인 FR IQA(image quality assessment, 이미지 품질 평가) 방법입니다. SSIM의 저자들은 기본적으로 SSIM에 대한 Matlab 코드를 제공합니다. 그런데 점차 연구자들이 python으로 IQA 알고리즘들을 개발하기 시작하면서 기존 IQA 알고리즘의 Matlab 코드들도 python으로 새롭게 쓰여지고 있는 추세입니다. 오늘 소개해드리는 IQA_pytorch 패키지는 SSIM, MS-SSIM, CW-SSIM, FSIM, VSI, GMSD, VIF, LPIPS, DISTS 등 FR-IQA 알고리즘들의 python 코드들을 제공합니다. 오늘은 그 중에서 IQA_pytorch 패키지를 이용해서 SSIM 파이썬 코드를 실행하는 방법에 대해 다루도록 하겠습니다. 우선 다음..
  • [IQA] 저주파 신호의 왜곡에 더 민감하단 특성을 이용한 UQI-HVS
    지난 번에 SSIM 알고리즘의 전신이라 말할 수 있는 UQI에 대해 포스팅했다. 오늘은 UQI의 또다른 변형 알고리즘 UQI-HVS에 대해 소개하도록 하겠다. UQI-HVS의 original 논문의 제목은 "A New Full-Reference Ouality Metrics Based on HVS"이다. HVS란 사람 시각 시스템(human visual system)의 약자이다. UQI-HVS는 간단히 말해서 HVS는 저주파 신호의 왜곡에 더 민감하다는 특징을 고려한 UQI 방법이다. UQI는 이미지의 품질을 판단하기 위해 원본 이미지와 왜곡 이미지의 밝기, 콘트라스트, 상관도를 지역적으로 비교한다. UQI에 대한 자세한 설명은 UQI에 대한 포스팅을 참고하길 바란다. 저주파 신호의 왜곡에 더 민감한 이유..
  • [IQA] SSIM의 전신, UQI
    연구자들이 어떤 과정을 거쳐서 의미있는 연구성과들을 발표했는지 그 과정을 추적하는 일도 꽤 흥미롭다. 대표적 이미지 품질 평가 알고리즘인 SSIM도 하루아침에 갑자기 나온 것이 아니었다. 전신이라고 부를 수 있는 알고리즘이 존재한다. 바로 SSIM의 주저자들인 Zhou Wang과 A. C. Bovik이 만든 UQI(universal quality index)이다. SSIM은 2004년에 발표되었고, UQI는 2002년에 발표되었다. UQI의 original 논문은 2002년에 IEEE Signal Processing Letters에 게재된 "A Universal Image Quality Index"이다. UQI과 SSIM은 각각 다음과 같은 세가지 요소를 고려해서 이미지의 품질을 평가한다. UQI는 "상..
  • [IQA] DoG 분해를 활용한 학습 기반 이미지 품질 평가 알고리즘, DOG-SSIM
    오늘은 2D 이미지 품질 평가(image quality assessment, IQA) 알고리즘 중 DOG-SSIM에 대해 소개하겠다. 이 알고리즘의 original paper는 Soo-Chang Pei에 의해 2015년에 TIP에 개제된 "Image Quality Assessment Using Human Visual DOG Model Fused With Random Forest"이다. 이 알고리즘을 구성하는 것 중 중요한 요소들은 크게 세 가지다. DoG 분해 + SSIM + Random Forest. DoG-SSIM 모델에 대해 간단히 설명하겠다. 먼저 원본 이미지와 왜곡 이미지에 대해서 DoG 분해를 실시한다. DoG(Difference of Gaussian)는 LoG(Laplacian of Gaus..
  • [IQA] 2D 이미지 품질 평가에 구조변화를 반영하는 SSIM과 그의 변형들 (6)
    오늘은 이미지 품질 평가(image quality assessment) 분야에서 가장 영향력이 있는 SSIM이라는 알고리즘과 SSIM의 변형 발전시킨 알고리즘들을 살펴보겠다. SSIM은 이미지 품질 평가의 필요성과 중요성을 학계에 강하게 알렸다고도 말할 수 있는 알고리즘이다. SSIM의 저자들 중 Zhou Wang 교수와 Alan C. Bovik 교수는 이미지 품질 평가분야에서 핵심 인물들이다. 아래는 두 교수가 담당하고 있는 연구실들의 홈페이지 주소들이다. Zhou Wang 교수의 연구실 Waterloo 대학교 IVC 홈페이지: http://ivc.uwaterloo.ca/ Zhou Wang 교수의 개인 홈페이지: https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/ Alan C. Bovik 교..