Métricas em Processamento de Imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Rafael Borges
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/224908
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Matemática.
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spelling Métricas em Processamento de ImagensImagem digital. Qualidade de imagens. SSIM. Otimização.TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Matemática.É uma tarefa importante avaliar a qualidade visual de imagens que sofreram algum tipo de distorção durante sua aquisição, processamento, compressão ou armazenamento. Através do conceito de imagem digital, é possível descrever imagens através de matrizes ou funções com domínio no plano e contradomínio num espaço de cores. Isso torna possível a utilização de métricas como um método para prever de forma automática a qualidade de imagens, já que a avaliação visual feita pelo olho humano, apesar de correta, é muito inconveniente. Métricas comuns para essa finalidade incluem o erro quadrático médio (MSE) e a similaridade estrutural (SSIM). Esta última recebeu considerável atenção na última década por comparar duas imagens através de sua informação estrutural, tendo como base estudos que apontam que essa é a principal informação extraída pelo sistema visual humano ao determinar se duas imagens são diferentes ou semelhantes. Neste trabalho, revisamos conceitos fundamentais de processamento de imagens e espaços métricos, além de apresentar duas das métricas mais usadas para avaliação da qualidade de imagens, MSE e SSIM, através de seus aspectos teóricos e implementações, explorando resultados positivos e limitações dessas métricas. Interessamo-nos, particularmente, em melhorar o desempenho da métrica SSIM, usando algoritmos de otimização que nos indicaram o melhor ajuste de parâmetros a ser feito. Observou-se que há potencialidade em alterar o formato e o tamanho da matriz gaussiana usada no cálculo da métrica SSIM, para que esta se assemelhe, da melhor forma possível, à avaliação feita pelo sistema visual humano.Florianópolis, SCSacht, Leonardo KollerUniversidade Federal de Santa CatarinaSouza, Rafael Borges2021-07-16T15:03:58Z2021-07-16T15:03:58Z2021-06-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/224908info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2021-07-16T15:03:58Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/224908Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-07-16T15:03:58Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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