HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تقييم جودة الصورة بناءً على تشابه نطاقات DCT

Nimrod Peleg Yair Moshe Arik Schwartz Amnon Balanov

الملخص

يصبح قياس جودة الصورة أمرًا متزايد الأهمية نظرًا لعدد كبير من التطبيقات المتعلقة بالتصوير الرقمي والاتصالات. يهدف تقييم جودة الصورة إلى تطوير معامل جودة بصريّة يتوافق بشكل جيد مع الإدراك البصري البشري. في هذه الورقة، نقدم تقنية لتقييم جودة الصورة بالمرجع الكامل تعتمد على مقياس التشابه في فرعي التحويل التوافقي المنفصل (DSS). تعتمد التقنية المقترحة على خصائص مهمة في الإدراك البصري البشري من خلال قياس التغير في المعلومات الهيكلية ضمن فرعي التحويل التوافقي المنفصل (DCT)، مع ترجيح تقديرات الجودة لكل فرعي. وقد تم اختبار التقنية المقترحة باستخدام مجموعات بيانات صور عامة، وأظهرت ارتباطًا أعلى بالنتائج الذاتية مقارنة بالتقنيات الحالية المتطورة. كما يتميز التقنية المقترحة بميزة إضافية وهي التكلفة الحسابية المنخفضة.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp