KFUPM ePrints

Objective Assessment of Quality of Experience for Diverse Image Processing Applications

l Objective Assessment of Quality of Experience for Diverse Image Processing Applications. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF (PhD Dissertation) - Other
Restricted to Abstract Only until 27 December 2017.

22Mb

Arabic Abstract

معالجة الصورة والفيديو اكتسبت أهمية كبيرة في تطبيقات مختلفة للوسائط المتعددة وخصوصا في السنوات الأخيرة. معالجة الصور والفيديو قد تتم بطرق مختلفة، وهذه المعالجات تؤثر على جوده الصور والفيديو. جودة الصور يتم تقييمها عموما عن طريق الانسان او عن طريق استخدام خوارزميات وتقنيات متقدمة في الحاسب. لكن قياس جودة الصورة بطريقه موضوعية امر ليس بالسهل. حيث أن تقييم الجودة لها ارتباط كبير بالإدراك البشري ولكن معرفتنا لهذا الادراك وطبيعته معقدة. وعلى وجه الخصوص، تقييم جودة الصور يصبح صعب جدا عند عدم توفر الصور الأصلية. هذه الأطروحة تحتوي على خوارزميات جديده للتقييم الموضوعي لجودة الصور الرقمية المعالجة. وتشمل كل من الصور المعالجة للتحسين والمعدلة والمشوهة وغيرها. هذا العمل، يشتمل على خوارزمية جديدة وسريعة ولا تحتاج الى مساعد جانبي ومعرفه مسبقة عن الصور الأصلية لتقييم جودة الصور. وخوارزمية أخرى لتقييم التموج الحاصل للصور الملونة للحصول على نتائج أفضل. وأيضا يشمل طريقه جديده لقياس بعض المؤثرات الجانبية الغير المتوقعة وذلك بصدد تحسين نوعية الصور. وأيضا طرحنا طريقه جديده مهجنة لتقييم كمية التحسين في الصور. وهذه الأطروحة تتناول بشكل حصري المقارنة بين الطرق المستخدمة مسبقا في البحث العلمي والمهتمة بقياس التحسن النوعي للصور. حيث أن هذه الطرق استخدمت وبشكل كبير في القياس مع عدم وجود اي ورقة علمية منشورة للمقارنة بينهم بشكل شامل. وفي النهاية، شملت الرسالة على دراسة تفصيلية للطرق المستخدمة لتقييم التحسن في الصور وبخاصة في الصور المحتوية على أجزاء مبهمة وناقصه. وهذه الدراسة تشكل نقطة مهمه للباحثين لتقييم الخوارزميات الجديدة. وفي الخلاصة نقترح في هذه الأطروحة مجموعة شاملة للخوارزميات لتقييم المعالجات المحتملة التي تمر بها الصور من تحسين وتشويه وتغير.

English Abstract

Digital images and videos are becoming a vital source of information for Quality of Experience (QoE) and different multimedia related applications during recent years. Unfortunately, images and videos are likely to undergo various types of manipulations during different image processing operations. These manipulations affect the visual quality of images and videos. Image quality is evaluated either subjectively (done by humans) or objectively (using mathematical techniques). Objective measures are used for automatic monitoring of image/video quality, optimizing the control parameters in different image processing systems and algorithms (e.g., enhancement, restoration, inpainting, etc.). The formulation of objective Image Quality Assessment (IQA) problems is, however, very challenging. The task for No Reference (NR) IQA becomes even more challenging due to the availability of the original image. Here, we present new frameworks for objective assessment of QoE for digital image degradations due to different types of manipulations including enhancement, distortions, and tampering. In this work, we present a fast blind IQA metric for the images subjected to different degradations and a blind metric to quantify Blur distortion in color images with excellent results. Furthermore, we also develop a quantitative measure that can be used to detect some unpredictable side effects of Contrast Enhancement (CE) process. We also introduce new measures based on multi-metric fusions for Contrast Enhancement Evaluation (CEE). The study is the first of its kind, as performance of CE algorithms is extensively discussed in the literature but the performance of the CEE measures themselves is not well explained to date. Finally, we conduct a critical study of existing measures developed for IQA of inpainting applications, which can help researchers to benchmark new inpainting algorithms. In summary, the thesis provides a suite of new algorithms for evaluating different types of manipulations including distortions, enhancement, and image inpainting.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Computer
Engineering
Research > Engineering
Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Deriche, Mohamed
Committee Members:Mohandes, Mohamed and Zidouri, Abdelmalek and Zerguine, Azzedine and Qureshi, Khurram Karim
ID Code:140154
Deposited By:MUHAMMAD ALI QURESHI (g201203860)
Deposited On:23 Jan 2017 08:13
Last Modified:23 Jan 2017 08:13

Repository Staff Only: item control page