Reduced-Reference Quality Assessment of Screen Content Images
Reduced-Reference Quality Assessment of Screen Content Images
复制标题
屏幕内容图像的减少参考质量评估
DOI：
10.1109/tcsvt.2016.2602764
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发表时间：
2018
影响因子：
8.4
通讯作者：
Gao Wen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Shiqi;Gu Ke;Zhang Xinfeng;Lin Weisi;Ma Siwei;Gao Wen
屏幕内容图像（SCI）质量影响用户体验和远程计算系统的交互性能。人们提出了许多评估自然图像质量的方法，但针对 SCI 的减少参考图像质量评估 (RR-IQA) 的工作却少得多。在这里，我们从SCI视觉感知的角度提出了一种RR-IQA方法。特别是，通过比较一组提取的统计特征来评估扭曲的 SCI 的质量，这些统计特征考虑了主要视觉信息和不可预测的不确定性。该方法与之前针对自然图像的 RR-IQA 方法的区别在于，考虑了人类受试者观看屏幕内容时的行为，这促使我们根据 SCI 的独特属性建立感知模型。基于屏幕内容 IQA 数据库的验证表明，所提出的算法可以对各种 SCI 失真提供准确的预测，而传输开销可以忽略不计。
The screen content images (SCIs) quality influences the user experience and the interactive performance of remote computing systems. With numerous approaches proposed to evaluate the quality of natural images, much less work has been dedicated to reduced-reference image quality assessment (RR-IQA) of SCIs. Here, we propose an RR-IQA method from the perspective of SCI visual perception. In particular, the quality of the distorted SCI is evaluated by comparing a set of extracted statistical features that consider both primary visual information and unpredictable uncertainty. A unique property that differentiates the proposed method from previous RR-IQA methods for natural images is the consideration of behaviors when human subjects view the screen content, which motivates us to establish the perceptual model according to the distinct properties of SCIs. Validations based on the screen content IQA database show that the proposed algorithm provides accurate predictions across a wide range of SCI distortions with negligible transmission overhead.
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影响因子：
10.6
作者：
Wang Shiqi;Ma Lin;Fang Yuming;Lin Weisi;Ma Siwei;Gao Wen
通讯作者：
Gao Wen
影响因子：
10.6
作者：
Sheikh, HR;Bovik, AC
通讯作者：
Bovik, AC
适用于全色度屏幕内容的混合色度采样率高效视频编码
DOI：
10.1109/tcsvt.2012.2223871
发表时间：
2013
影响因子：
8.4
作者：
Zhang, Peijun;Wang, Shuhui;Zhou, Kailun;Chen, Xianyi
通讯作者：
Chen, Xianyi
DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
具有内部生成机制的感知质量指标
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
IEEE Trans. on Image Processing
影响因子：
--
作者：
Jinjian Wu;Weisi Lin;Guangming Shi;Anmin Liu
通讯作者：
Anmin Liu