Resumen

El objetivo de la evaluación de la calidad de imagen (IQA) es evaluar la calidad perceptiva de una imagen de forma coherente con la valoración subjetiva. Teniendo en cuenta las características de la corteza visual jerárquica, en este artículo se propone un nuevo método de IQA de referencia completa. Se extraen características de calidad a las que es sensible el sistema visual humano para describir la calidad de la imagen de forma exhaustiva. Concretamente, se emplean filtros log Gabor y patrones tetra locales para capturar la frecuencia espacial y las características de textura local, que resultan atractivas para la corteza visual primaria y secundaria, respectivamente. Además, las imágenes se mejoran antes de la extracción de características con la ayuda de mapas de saliencia visual, ya que la atención visual afecta a la evaluación humana de la calidad de la imagen. Las similitudes entre las características extraídas de la imagen distorsionada y las imágenes de referencia correspondientes se sintetizan y se convierten en una puntuación de calidad objetiva mediante regresión de vectores de soporte. Los experimentos realizados en cuatro bases de datos públicas de IQA muestran que el método propuesto supera a otros métodos del estado de la técnica tanto en precisión como en robustez; es decir, es muy coherente con la evaluación subjetiva y es robusto en diferentes bases de datos.

• Materias:Consumo de energía Gas refrigerante de plantas Plantas de ósmosis inversa Distribución de partículas Simulación numérica
• Subjects:Energy consumption Plant refrigerant gas Reverse osmosis plants Particle distribution Numerical simulation
• Palabras claves:calidad de imagen, nuevo método IQA de referencia completa, evaluación de la calidad de imagen, corteza visual jerárquica, sistema visual humano, patrones tetra locales, características de textura locales, puntuación de calidad objetiva, bases de datos IQA públicas, corteza visual secundaria
• Keywords:image quality, novel full reference IQA method, Image quality assessment, hierarchical visual cortex, human visual system, local tetra patterns, local texture features, objective quality score, public IQA databases, secondary visual cortex