| Title: | Оценка качества изображений после их сжатия алгоритмом jpeg |
| Other Titles: | Image quality assessment after jpeg compression |
| Authors: | Голуб, Ю. И. |
| Keywords: | материалы конференций;цифровые изображения;алгоритм JPEG;распределение Вейбулла |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Голуб, Ю. И. Оценка качества изображений после их сжатия алгоритмом jpeg = Image quality assessment after jpeg compression / Ю. И. Голуб // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 371–377. |
| Abstract: | Описаны исследования количественных оценок качества, которые были использованы
для анализа изображений после их сжатия алгоритмом JPEG. Рассматриваются безэталонные оценочные
функции качества (no-reference measure). Оценка качества изображений после сжатия влияет на выбор
оптимальных настроек различных методов и позволяет улучшать визуальные характеристики сжатого
изображения, сохраняя его приемлемое качество. Качество оценивается с точки зрения анализа резкости, контраста и яркости цифровых изображений. Предлагается использовать новый подход к оценке качества
изображений, основанный на анализе распределения локальных значений оценочных функций. Показано, что предложенный подход позволяет точнее выполнять оценку качества изображений после их сжатия. |
| Alternative abstract: | The article describes the research of quality assessment methods, which were used to
analyze images after their JPEG compression. No-reference measures are considered. Quality assessment
of images after compression impacts the choice of optimal settings of various methods and allows to
improve the visual characteristics of the compressed image while maintaining its acceptable quality. The
quality is evaluated in terms of analyzing the sharpness, contrast and brightness of digital images. It is
proposed to use a new approach to image quality estimation based on the analysis of distribution of local
values of estimation functions. It is shown that the proposed approach allows more accurate estimation of
image quality after image compression. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54877 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|
