No-Reference Image Quality Assessment Algorithm
- Authors: Gritskevich I.Y.1, Gogol A.A.1
-
Affiliations:
- The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications
- Issue: Vol 10, No 2 (2024)
- Pages: 16-23
- Section: ELECTRONICS, PHOTONICS, INSTRUMENTATION AND COMMUNICATIONS
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/255941
- EDN: https://elibrary.ru/TTPABW
- ID: 255941
Cite item
Full Text
Abstract
The presented article focuses on the development of a local image quality assessment algorithm, specifically designed for analyzing contrast and overall visual data quality. The proposed algorithm aims to enhance the efficiency of image assessment, particularly in conditions of low contrast and the presence of various types of noise. The algorithm's methodology takes into account spectral ranges and provides precise local contrast assessment, making it applicable to a broad spectrum of tasks related to image analysis and enhancement. The developed approach has the potential to improve the quality of visual data by supporting crucial aspects of contrast perception and overall image quality.
About the authors
I. Yu. Gritskevich
The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications
Email: i@robotace.ru
ORCID iD: 0009-0007-4916-1816
SPIN-code: 9840-3941
A. A. Gogol
The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications
Email: agogol@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-1972-4124
SPIN-code: 2002-9651
References
- Грицкевич И.Ю., Ерганжиев Н.А. Алгоритм адаптивного контрастирования с учетом локальных сюжетных осо-бенностей изображения // V Международная научно-техническая конференция, посвященная 140-летию со дня рождения выдающегося физика и создателя первой русской усилительной радиолампы Н.Д. Папалекси «Актуальные проблемы радио- и кинотехнологий» (Санкт-Петербург, Россия, 24–25 ноября 2020). СПб.: Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения, 2021. С. 36−40. EDN:DNBFGB
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
- Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 с.
- Сифоров В.И., Ярославский Л.П. Адаптивные методы обработки изображений. М.: Наука, 1988. 248 с.
- Начаров Д.В. Метод контрастирования изображений средствами модифицированного S-образного преобразования яркости // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2023. Т. 19. № 2. С. 94–102. doi: 10.36622/VSTU.2023.19.2.014. EDN:XEUQGW
- Умбиталиев А.А., Цыцулин А.К., Левко Г.В., Пятков В.В., Кузичкин А.В., Дворников С.В. и др. Теория и практика космического телевидения. СПб: АО «НИИ телевидения», 2017.
- Suckling J., Parker J., Dance D., Astley S., Hutt I., Boggis C., et al. The mammographic Image Analysis Society Digital Mammogram Database // Exerpta Medica. International Congress Series. 1994. Vol. 1069. PP. 375−378.
- Van Ginneken B., Romeny B.M.T.H. Computer-aided diagnosis in chest radiography: a survey // IEEE Transactions on Medical Imaging. 1998. Vol. 20. Iss. 12. PP. 1228−1241. doi: 10.1109/42.974918
- Karssemeijer N., Otten J.D.M., Rijken H., Holland R. Computer aided detection of masses in mammograms as decision support // IEEE Transactions on Medical Imaging. 1993. Vol. 12. Iss. 4. PP. 608−615.
- Wang Z., Wu G., Bovik A.C. Reduced and No-Reference Image Quality Assessment // IEEE Signal Processing Magazine. 2011. Vol. 28. Iss. 6. PP. 29−40. doi: 10.1109/MSP.2011.942471
- Seshadrinathan K., Bovik A.C. Video Quality Assessment // In: Essential Guide to Video Processing. New York: Academic, 2009.
- Bovik A.C., Wang Z. Modern Image Quality Assessment. New York: Morgan and Claypool, 2006.
- Sheikh H.R., Bovik A.C., De Veciana G. An information fidelity criterion for image quality assessment using natural scene statistics // IEEE Transactions on Image Processing. 2005. Vol. 14. Iss. 12. PP. 2117–2128. doi: 10.1109/TIP.2005.859389
- Rec. ITU-R BT.500-11 (2002) Methodology for subjective assessment of the quality of television pictures.
