[Sheikh_Wang_Cormack_Bovik_2002]

Blind Quality Assessment for JPEG2000 Compressed Images

Resumen:

Presentan un algoritmo NR para determinar la calidad de las imágenes comprimidas con JPEG2000. El algoritmo asigna indices de calidad que están en concordancia con los de observadores humanos. Utiliza un modelo estadístico de los coeficientes wavelet y calcula características que explotan el hecho de que la cuantización produce más coeficientes cero que los esperados en imágenes naturales. El algoritmo es entrenado y probado con datos obtenidos de observadores humanos.

Los algoritmos de compresión con perdida, reducen el ancho de banda para almacenamiento o transmisión eliminando la información que tiene menos relevancia visual. Pero a partir de determinados ratios de compresión las distorsiones se perciben cada vez más incluso llegando a ser molestas.

Hay trabajos, [2] y Wang_Bovik_Evans_2000 que proporcionan buenas medidas de cuantificación del blocking sin referencia para imágenes comprimidas con JPEG, que procesa la imagan en bloques de 8x8 aplicando la Trasformada Discreta del Coseno (DCT), intoduciendo por tanto el blocking que consiste en la aparición repetitiva de discontinuidades verticales y horizontales en los bordes de cada bloque. En Wang_Sheikh_Bovik_2002 la medida del blocking se combina con una estimación de actividad para dar los índices de calidad de las imágenes.

El JPEG2000 alcanza mejores ratios de compresión con una calidad visual parecida, omitiendo el efecto blocking por tratarse de la aplicación de la transformada wavelet a la totalidad de la imagen en vez de por bloques. Esto introduce nuevas distorsiones en la imagen como blur y ringing. En [5] miden ésta distorsión en codec basados en wavelets pero sin calibrarlos o testearlos frente a juicios subjetivos.

Aqui pretenden aplicar un modelo estadístico de las imágenes naturales en el dominio wavelet para cuantificar la pérdida de calidad debida a la cuantización de los coeficientes wavelet. Usando este modelo extraen características que detectan el proceso de cuantización. Utilizando juicios de calidad sobre 198 imágenes, de las cuales 169 fueron comprimidas con bit rates entre 0.03 y 3.2, y con 25 observadores entrenan el modelo para asignar los índices a las imágenes de acuerdo con la percepción subjetiva.

Utilizan, con alguna variación, el modelo estadístico propuesto por Simoncelli_1997b y por Buccigrossi_Simoncelli_1999 que captura las estadísticas de los coeficientes wavelet de una deterinada subbanda y sus correlaciones con otros coeficientes en otras subbandas. Este modelo es útil para medir el efecto de la cuantización wavelet, que produce más coeficientes cero que los observados en las imágenes naturales en cualquier subbanda. La variación introducida es la utilización únicamente de la distribución marginal de los coeficientes wavelets en vez de una distri bución distribución gausiana de varianza desconocida para realizar una predicción lineal de los coeficientes. La cuantización lleva a los coeficientes a ser cero en escalas de más detalle (en el histograma desplaza la curva hacia valores cercanos a cero), lo que resulta en una mayor probabilidad de coeficientes cero en cualquier subbanda que la que se da en imágenes naturales.

El histograma (en escala semilogaritmica log base 2) muestra la probabilidad de los coeficientes antes y despues de la cuantización wavelet. Dividen el histograma en dos, les llaman coeficientes insignificantes y significantes y comentan que una buena característica para representar el efecto de la cuantización es la probablidad de un coeficiente para una determinada escala y orientación este en una de estas dos regiones. Los umbrales de las regiones se determinan empiricamente de forma que el error de predicción de calidad se minimize para el conjunto de prueba. Determinan la probabilidad de cada coeficiente de las dos escalas de mayor precisión para las orientaciones horizontal, vertical y diagonal, de ser significante (por encima del umbral). El valor obtenido lo ajustan a una ecuación que nos dá el índice de calidad estimado, donde los parámetros de dicha ecuación se obtienen de los test subjetivos de forma que minimiza la diferencia del indice estimado con el subjetivo.

Bibliografía disponible:

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