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2019 年度 実績報告書

Modeling the Perceptual Underpinnings for Quality Assessment of Restored Textures

研究課題

研究課題/領域番号 17K00232
研究機関静岡大学

研究代表者

Chandler Damon  静岡大学, 工学部, 准教授 (70765495)

研究分担者 大橋 剛介  静岡大学, 工学部, 教授 (80293603)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワードquality assessment / texture quality / visual perception / visual masking / image restoration / machine learning / big data
研究実績の概要

The objective of this research project is to investigate the perceptual foundations of restored textures, to research and develop associated
computational models, and to research and develop practical QA algorithms for restoration applications. In Year 3 of this project, the objective
was to develop and apply an automatic RTQA algorithm for restoration. This objective was achieved via machine learning. Specifically, object classification was used to restore compressed texture regions by using texture information from different images containing objects from the same category. In addition, the techniques were used to develop a machine-learning-based blind QA algorithm for multiply distorted images.

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Learning No-Reference Quality Assessment of Multiply and Singly Distorted Images with Big Data2019

    • 著者名/発表者名
      Y. Zhang, X. Mou, and D. M. Chandler
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Image Processing

      巻: 29 ページ: 2676 - 2691

    • DOI

      doi.org/10.1109/TIP.2019.2952010

    • 査読あり / 国際共著
  • [学会発表] 圧縮画像改善のための知覚テクスチャ類似性因子2019

    • 著者名/発表者名
      川合晃輔、チャンドラーデイモン、大橋剛介
    • 学会等名
      画像符号化シンポジウム(PCSJ)/映像メディア処理シンポジウム(IMPS) 2019
  • [学会発表] Adapting Low-Level Perceptual Models for Higher-Level Analysis and Processing2019

    • 著者名/発表者名
      Damon M. Chandler
    • 学会等名
      画像符号化シンポジウム(PCSJ)/映像メディア処理シンポジウム(IMPS) 2019
    • 招待講演

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公開日: 2021-01-27  

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