Vers une mesure perceptuelle pour l’évaluation de la qualité des images couleur
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| Thèse universitaire | La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | TH-621.36 OMA (Parcourir l'étagère) | Disponible | 0000000027900 |
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PH.D Université Mohammed V 2017
L’évaluation objective de la qualité des images est la plus souvent appliquée et demandée dans la littérature, puisque l’évaluation subjective revendique des contraintes qui ne peuvent pas toujours être respectées.
Récemment, les statistiques des scènes naturelles offrent des ingrédients qui ne dépend ni du système visuel humain ni du type de la distorsion affectant l’image afin de développer une mesure avec référence réduite. Cependant, les mesures les plus connues et les plus utilisées dans ce contexte ne prennent pas en considération l’information couleur. Tandis que l’œil humain perçoit la diffusion de pixels colorés comme un mélange de couleurs, l’utilisation de l’information couleur devient donc indispensable.
Dans cette thèse, nous avons étudié l’impact de l’information couleur sur des méthodes bien connues impliquant les statistiques des scènes naturelles. En premier lieu, nous avons comparé ces méthodes avec leur extension en couleur en utilisant l’espace couleur RVB. Ensuite, les résultats de la première partie ont renforcé notre hypothèse. Ainsi, une comparaison en utilisant des espaces couleur perceptuels entre l’information luminance, l’information chrominance, et la combinaison entre les deux a été effectuée afin de déterminer laquelle de ces informations est la plus précise, efficace, et robuste. Cette comparaison nous a conduit à la conclusion suivante, elle montre que même l’information luminance ou bien l’information chrominance peut donner des résultats meilleurs que ceux de la combinaison. La seule remarque qui peut être tirée à ce stade est que les dégradations affectent aussi les dépendances entre les composantes d’un espace couleur. En effet, l’extension proposée ci-dessus ne prends pas en compte les dépendances entre les composantes couleurs, en conséquence, un modèle multivarié qui s’appelle la distribution Gaussienne généralisée multivariée a été proposé afin de surmonter ce problème.


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