research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
3D Image Quality Assessment Based on Local Entropy and Disparity Map
تقييم جودة الصور ثلاثية الابعاد أعتمادا عل الخصائص الانتروبي المحلي و خارطة التباين

Author: Sawsen Abdulhadi Mahmood
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2016 Volume: 7 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 1-16
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of full reference objective quality assessment methods is to deduce a perceptual model that can delicately estimates the quality of a distortion image in a manner likely to human opinion. In this article, we have studied the efficacy of using robust features extracted from 3D stereoscopic image, to present a full-reference (FR) objective image quality assessment (IQA) model. The essential concept of the proposed objective quality assessment model is based on exploiting the statistical and spatial features of 3D stereoscopic image. More specifically, the extracted features are local entropy values and disparity map information. The proposed quality assessment model namely ED-QA was tested on LIVE 3D stereoscopic image database and compared to other full-reference (FR) objective quality assessment methods. The performance evaluation of ED-QA model was achieved by applying it over symmetrical and asymmetrical distorted images with three types of distortions (JPEG, Gaussian Blur and Fast Fading). Based on the experimental results, ED-QA model demonstrates an efficient and accurate quality measurement of 3D stereoscopic images under all the distortion types utilized in this work.

ان الهدف من خوارزميات تقييم الجودة الموضوعي للمرجع الكامل هو لاستنباط موديل ادراك حسي يمكن ان يخمن مباشرة جودة الصورة المشوهة باسلوب مشابه لرأي البشر. في هذه الدراسة , قمنا بدراسة أمكانية استخدام خصائص قوية تستخرج من الصور ثلاثيه الابعاد المجسمة لغرض تقديم موديل تقييم الجودة الموضوعي للمرجع الكامل. ان المفهوم الاساسي لموديل تخمين الجودة الموضوعي المقترح يستند على استغلال الخصائص الاحصائية والمكانية للصور الثلاثية الابعاد المجسمة. وبشكل اكثر تحديدا, الخصائص المستخرجة هي عبارة عن الانتروبي المحلي ومعلومات خارطة التباين. ولقد تم اختبار موديل تقييم الجوده المقترح على قاعدة البيانات LIVE وتمت مقارنته مع موديلات اخرى لقييم الجودة الموضوعية للمرجع الكامل. تم أنجاز مرحله تقييم الاداء للموديل المقترح من خلال تطبيقه على صور مشوهة بطريقة تناظرية وغير تناظرية لثلاثة انواع من التشوهات ( JPEG, Gaussian Blure, Fast Fading ) . وبناء على النتائج التجريبية, اظهر الموديل المقترح تقييم جودة كفوء ودقيق للصور الثلاثيه الابعاد المجسمة وتحت كل انواع التشوهات المستخدمة في هذا العمل.


Article
Depth Image Extraction using Adaptive K-Means Clustering Algorithm
استخلاص عمق الصورة باستخدام خوارزمية Adaptive K-Means

Authors: Sanaa Sh. Ahmed سناء شهاب احمد --- Hasanen S. Abdullah حسنين سمير عبدالله
Journal: Journal of Al-Ma'moon College مجلة كلية المأمون ISSN: 19924453 Year: 2018 Issue: 32 Pages: 290-303
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This work presents a proposed approach to extract depth map of stereoscopic images depended on segmentation of lightness values of pixels ‘L’ using adaptive K-Means cluster. The proposed approach finds the disparity map of segmentation lightness pixels and refines those segment by using morphological filtering and connected components analysis. Experimental results from Middlebury dataset show that the proposed approach performs good results in term of accurate depth and time consuming compared with classical Sum of Absolute Difference (SAD) approach and SAD with Gradient Difference (GRAD) algorithm.

إن هذا العمل يمثل خوارزمية مقترحة الى استخلاص عمق الصورة بالنسبة للصور Stereoscopic اعتمادا على تقطيع النقاط المضيئة باستخدام خوارزمية Adaptive K-Means . حيث تم ايجاد خريطة التباين لتقطيع النقاط المضيئة وتحسين هذه القطع باستخدام morphological filter وتحليل المكونات المترابطة .حيث اثبتت النتائج باستخدام Middlebury Dataset ان الخوارزمية المستخدمة تعطي نتائج جيدة بمصطلح العمق الدقيق للصورة والوقت المستغرق للتنفيذ مقارنة مع طريقة SAD التقليدية وطريقة SAD with GRAD algorithm

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)