Název: Inpainted image quality assessment based on machine learning
Autoři: Voronin, V.
Marchuk, V.
Semenishchev, E.
Maslennikov, S.
Svirin, I.
Citace zdrojového dokumentu: WSCG '2015: short communications proceedings: The 23rd International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision 2015 in co-operation with EUROGRAPHICS: University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic8-12 June 2015, p. 167-172.
Datum vydání: 2015
Nakladatel: Václav Skala - UNION Agency
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: wscg.zcu.cz/WSCG2015/CSRN-2502.pdf
http://hdl.handle.net/11025/29679
ISBN: 978-80-86943-66-4
Klíčová slova: retušování;hodnocení kvality;metriky;vizuální výstupek;strojové učení
Klíčová slova v dalším jazyce: inpainting;quality assessment;metrics;visual salience;machine learning
Abstrakt v dalším jazyce: In many cases inpainting methods introduce a blur in sharp transitions in image and image contours in the recovery of large areas with missing pixels and often fail to recover curvy boundary edges. Quantitative metrics of inpainting results currently do not exist and researchers use human comparisons to evaluate their methodologies and techniques. Most objective quality assessment methods rely on a reference image, which is often not available in inpainting applications. This paper focuses on a machine learning approach for noreference visual quality assessment for image inpainting. Our method is based on observation that Local Binary Patterns well describe local structural information of the image. We use a support vector regression learned on human observer images to predict the perceived quality of inpainted images. We demonstrate how our predicted quality value correlates with qualitative opinion in a human observer study.
Práva: © Václav Skala - UNION Agency
Vyskytuje se v kolekcích:WSCG '2015: Short Papers Proceedings

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Voronin.pdfPlný text831,06 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/29679

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.