Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "structural assessment" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
An efficient estimation of the Structural Similarity index using the GPGPU programming techniques
Wydajna estymacja wskaźnika podobieństwa strukturalnego z wykorzystaniem technik programowania układów GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Okarma, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154554.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
ocena jakości obrazów cyfrowych
programowanie układów GPGPU
podobieństwo strukturalne
image quality assessment
GPGPU programming
structural similarity
Opis:
In the paper a fast implementation of the SSIM index is presented. Because of specific features of the CUDA architecture, the 8×8 pixel sliding window is used. In order to speed up the computations, the vertical passes are limited to the 32-pixels wide fragments, so four pixels margins should be left for each fragment. The verification of the proposed estimation is performed for the LIVE database with images corrupted by five common types of distortions and their subjective evaluations.
W artykule zaprezentowano wydajną technikę implementacji nowoczesnej metody oceny jakości obrazu znanej jako podobieństwo strukturalne (SSIM). Uwzględniając specyficzne uwarunkowania architektury CUDA, obliczenia wykonano przy użyciu okna przesuwnego o rozmiarze 8×8 pikseli, podobnie jak we wcześniejszym wariancie tego wskaźnika określanym jako uniwersalny wskaźnik jakości obrazu (UIQI). W celu przyspieszenia obliczeń, przebiegi pionowe zostały ograniczone do fragmentów obrazu o szerokości 32 pikseli, co przy tym rozmiarze okna wymaga pozostawienia czteropikselowych marginesów z obu stron. Estymowana wartość globalna wskaźnika SSIM jest obliczana jako średnia z wartości lokalnych obliczanych dla każdego fragmentu obrazu. Praktyczna weryfikacja dokładności proponowanej metody została przeprowadzona z wykorzystaniem obrazów ze znanej bazy LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 zawierającej obrazy poddane pięciu typowym rodzajom zniekształceń wraz z ich ocenami subiektywnymi (wartościami DMOS).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 7, 7; 668-670
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie przetwarzania równoległego w procesorach graficznych do szybkiej estymacji wskaźnika wielorozdzielczego podobieństwa strukturalnego dla celów oceny jakości obrazów cyfrowych
Application of parallel processing to GPGPUs for fast estimation of the Multi-Scale Structural Similarity index for digital image quality assessment purposes
Autorzy:
Mazurek, P.
Okarma, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155062.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
ocena jakości obrazów cyfrowych
programowanie układów GPGPU
podobieństwo strukturalne
image quality assessment
GPGPU programming
structural similarity
Opis:
W artykule zaprezentowano technikę estymacji jakości obrazów opartą na implementacji zmodyfikowanego wskaźnika MS-SSIM z wykorzystaniem technik programowania procesorów graficznych. Ze względu na specyfikę technologii CUDA nie obliczano wszystkich lokalnych wartości wskaźników, jednak te same dane w znacznej części są wykorzystane dla kolejnych poziomów analizy. Weryfikację wyników przeprowadzono dla powszechnie używanej bazy LIVE zawierającej obrazy z pięcioma typowymi rodzajami zniekształceń.
In the paper an efficient method for fast estimation of the image quality is presented. It is based on implementation of the modified Multi-Scale Structural Similarity Index using the CUDA technology and the GPGPU architecture. Considering the architecture specific character, some of the local SSIM index values have not been calculated. Nevertheless, the most part of this information is used at next levels in the multi-scale analysis. The calculation procedure of the local SSIM index for each level is similar to the previously published estimation method of the single scale SSIM index, which uses 32 pixels wide blocks with the 8×8 pixels sliding window. Nevertheless, all the operations are performed using float numbers instead of the unsigned chars. Verification of the results has been performed using the LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 containing the images corrupted by five common types of distortions together with their subjective quality evaluations expressed as the Differential Mean Opinion Score (DMOS) values. The obtained estimation results are much better correlated with the subjective quality evaluations than the original MS-SSIM values without using any nonlinear mapping. The average calculation time for a single image from the LIVE database is about 10 ms and is about 30 times shorter than the full MS-SSIM calculation using the typical Matlab implementation.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 908-910
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies