Utilizando modelos bottom-up de atenção visual para análise de qualidade visual

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Akamine, Welington Yorihiko Lima
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/8744
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Faculdade de Tecnologia, 2014.
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spelling Akamine, Welington Yorihiko LimaFarias, Mylène Christine Queiroz deAKAMINE, Welington Yorihiko Lima. Utilizando modelos bottom-up de atenção visual para análise de qualidade visual. 2014. 46 p., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/8744Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Faculdade de Tecnologia, 2014.Ao observar uma cena o olho humano normalmente ltra a grande quantidade de informações visuais presente e concentra sua atenção em regiões consideradas salientes. Acredita-se que distorções visuais que afetam áreas menos salientes da imagem são menos visíveis e, portanto, menos irritantes. Neste trabalho, nós investigamos os benefícios da incorporação da atenção visual por meio de mapas de saliência, gerados por diferentes modelos computacionais, em métricas de qualidade de imagem e vídeo. Os resultados obtidos demonstram que a incorporação dos mapas de saliência melhoram o desempenho das métricas, mas esta melhora depende do desempenho do modelo de atenção visual utilizado. Também é proposto uma métrica de qualidade de imagem baseada nas característica analisadas pelo modelo computacional de atenção visual de Itti. Dentre as métricas testadas A métrica proposta tem o melhor desempenho para o banco de dados TID2013. __________________________________________________________________________ ABSTRACTNormally, when observing a scene, the human eye lters a large amount of visual information and concentrates on regions considered salients. It is believed that visual distortions in less salient regions of an image are less visible and, therefore less annoying. In this work, we investigate the bene ts of incorporating saliency maps, obtained by di erent visual attention computational models, into image and video quality metrics.Results obtained show that in most cases the incorporation of saliency maps can improve the performance of a quality metric. The actual improvement depends on the performance of the visual attention computational model. We also propose an image quality metric based on the features of a visual attention model (Itti's bottom-up model). When compared with a set of metrics available in the literature, this proposed metric has the best performance for the database TID2013 when compared with the metrics tested.Submitted by Patricia Nunes (patricia@bce.unb.br) on 2014-10-23T11:25:52Z No. of bitstreams: 1 2014_WelingtonYorihikoLimaAkamine.pdf: 14543343 bytes, checksum: e77d2613a2714f076e361ec540a7f8b6 (MD5)Approved for entry into archive by Patricia Nunes(patricia@bce.unb.br) on 2014-10-23T11:26:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_WelingtonYorihikoLimaAkamine.pdf: 14543343 bytes, checksum: e77d2613a2714f076e361ec540a7f8b6 (MD5)Made available in DSpace on 2014-10-23T11:26:19Z (GMT). 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