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MSE - Mean Squared Error
Sejam x =...
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NRMSE - Normalized Root Mean Squar...
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Características da “Nova” Métrica....
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Definição do Novo Índice de Qualida...
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Detalhamento do Novo Índice de Qua...
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Os Três Fatores que Compõem o Índi...
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Entendendo Melhor a Composição de ...
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Quadro de Avaliação dos Fatores.
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Quadro de Avaliação dos Fatores.
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Finalmente... Como Funciona o Algo...
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Passo 1
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Passo 2
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Passo 3
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Passo 20
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J-ésimo
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Ao Final do Processo...
Ao término...
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Mapa de Índices de Qualidade
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Fluxograma - Obtenção do Índice de...
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Alguns Cuidados Devem Ser Tomados!...
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Quadro Comparativo.
Estimativas Fo...
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Isso é tudo pessoal !!!
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Universal Image Quality Index - Presentation.26.outubro.2010 uiqi-psnr-mse-[image qualityindexes]

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The main function of the human eyes is to extract structural information from the viewing field, and the human visual system is highly adapted for this purpose. Therefore, a measurement of structural distortion should be a good approximation of perceived image distortion. Zhou Wang and Alan C. Bovik propose a new universal objective image quality index, which is easy to calculate and applicable to various image processing applications. Instead of using traditional error summation methods, the proposed index is designed by modeling any image distortion as a combination of three factors: loss of correlation, luminance distortion, and contrast distortion. Although the new index is mathematically defined and no human visual system model is explicitly employed, experiments on various image distortion types show that it exhibits surprising consistency with subjective quality measurement. It performs significantly better than the widely used distortion metric mean squared error. URL: https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/uqi.html. This is a first version of this presentation.

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Universal Image Quality Index - Presentation.26.outubro.2010 uiqi-psnr-mse-[image qualityindexes]

  1. 1. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Processamento Digital de Imagens Michel Alves dos Santos Centro de Pesquisa em Matemática Computacional Universidade Federal de Alagoas, Campus A. C. Simões Tabuleiro do Martins - Maceió - AL, CEP: 57072-970 Docente Responsável: Prof. Dr. Alejandro C. Frery {michel.mas,michelalvessantos}@gmail.com 26 de Outubro de 2010 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  2. 2. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Como Medir a Qualidade de Imagens? Figura: Avaliação de Imagens. (A) Imagem original “Lena”, 512x512, 8bits/pixel;(B) Imagem contaminada com ruído gaussiano aditivo. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  3. 3. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Métricas de Qualidade Métricas de Qualidade Subjetivas e Objetivas. Figura: Organograma exibindo alguns tipos de métricas de qualidade. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  4. 4. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  5. 5. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  6. 6. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  7. 7. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  8. 8. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  9. 9. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  10. 10. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  11. 11. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Aplicações das Métricas de Qualidade Áreas nas quais essas métricas podem atuar. Aplicações na Área Geológica; Aplicações na Área Metereológica; Aplicações na Área Médica; Aplicações na Área Militar; Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  12. 12. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  13. 13. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  14. 14. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  15. 15. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  16. 16. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  17. 17. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  18. 18. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  19. 19. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Previamente... Antes do “Índice de Qualidade Universal”. Abordaremos, apenas a título de comparação, outras métricas que são amplamente utilizadas. As métricas abordadas serão: MSE Mean Squared Error; NRMSE Normalized Root Mean Squared Error; PSNR Peak Signal-To-Noise Ratio. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  20. 20. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões MSE - Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O MSE entre as imagens x e y será dado por: MSE(x, y) = 1 N N i=1 (xi − yi)2 É largamente usado em tarefas de otimização e problemas de deconvolução, porém possui limitações quando usado na predição da percepção humana de qualidade e fidelidade de imagens. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  21. 21. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões MSE - Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O MSE entre as imagens x e y será dado por: MSE(x, y) = 1 N N i=1 (xi − yi)2 É largamente usado em tarefas de otimização e problemas de deconvolução, porém possui limitações quando usado na predição da percepção humana de qualidade e fidelidade de imagens. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  22. 22. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões MSE - Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O MSE entre as imagens x e y será dado por: MSE(x, y) = 1 N N i=1 (xi − yi)2 É largamente usado em tarefas de otimização e problemas de deconvolução, porém possui limitações quando usado na predição da percepção humana de qualidade e fidelidade de imagens. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  23. 23. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões MSE - Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O MSE entre as imagens x e y será dado por: MSE(x, y) = 1 N N i=1 (xi − yi)2 É largamente usado em tarefas de otimização e problemas de deconvolução, porém possui limitações quando usado na predição da percepção humana de qualidade e fidelidade de imagens. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  24. 24. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões MSE - Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O MSE entre as imagens x e y será dado por: MSE(x, y) = 1 N N i=1 (xi − yi)2 É largamente usado em tarefas de otimização e problemas de deconvolução, porém possui limitações quando usado na predição da percepção humana de qualidade e fidelidade de imagens. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  25. 25. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  26. 26. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  27. 27. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  28. 28. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  29. 29. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  30. 30. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens. O NRMSE entre as imagens x e y será dado por: NRMSE(x, y) =   N i=1 (xi − α · yi)2     N i=1 x2 i   Onde α será dado por: α =   N i=1 (xi · yi)     N i=1 y2 i   Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  31. 31. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio. O PSNR é uma relação entre o máximo possível de potência de um sinal, pela potência do ruído, quando comparamos um sinal antes e depois de um processo de degradação. Sua unidade é o dB (decibel). O índice de qualidade é definido como: PSNR = 10 · log10   MAX2 p MSE   = 20 · log10 MAXp √ MSE Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel e MSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  32. 32. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio. O PSNR é uma relação entre o máximo possível de potência de um sinal, pela potência do ruído, quando comparamos um sinal antes e depois de um processo de degradação. Sua unidade é o dB (decibel). O índice de qualidade é definido como: PSNR = 10 · log10   MAX2 p MSE   = 20 · log10 MAXp √ MSE Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel e MSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  33. 33. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio. O PSNR é uma relação entre o máximo possível de potência de um sinal, pela potência do ruído, quando comparamos um sinal antes e depois de um processo de degradação. Sua unidade é o dB (decibel). O índice de qualidade é definido como: PSNR = 10 · log10   MAX2 p MSE   = 20 · log10 MAXp √ MSE Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel e MSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  34. 34. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio. O PSNR é uma relação entre o máximo possível de potência de um sinal, pela potência do ruído, quando comparamos um sinal antes e depois de um processo de degradação. Sua unidade é o dB (decibel). O índice de qualidade é definido como: PSNR = 10 · log10   MAX2 p MSE   = 20 · log10 MAXp √ MSE Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel e MSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  35. 35. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio. O PSNR é uma relação entre o máximo possível de potência de um sinal, pela potência do ruído, quando comparamos um sinal antes e depois de um processo de degradação. Sua unidade é o dB (decibel). O índice de qualidade é definido como: PSNR = 10 · log10   MAX2 p MSE   = 20 · log10 MAXp √ MSE Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel e MSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  36. 36. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Peak Signal-To-Noise Ratio. Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens, podemos observar que o mesmo é a relação entre a entrada e a saída de um processo de compressão com perdas, que avalia o quanto o processo introduziu ruídos na imagem ou frame original. Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entre a potência do sinal pela potência do ruído, o que significa melhor qualidade. Valores de PSNR acima de 42dB correspondem à compressões que introduzem perdas imperceptíveis ao olho humano, o que significa uma qualidade excepcional. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  37. 37. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Peak Signal-To-Noise Ratio. Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens, podemos observar que o mesmo é a relação entre a entrada e a saída de um processo de compressão com perdas, que avalia o quanto o processo introduziu ruídos na imagem ou frame original. Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entre a potência do sinal pela potência do ruído, o que significa melhor qualidade. Valores de PSNR acima de 42dB correspondem à compressões que introduzem perdas imperceptíveis ao olho humano, o que significa uma qualidade excepcional. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  38. 38. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Peak Signal-To-Noise Ratio. Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens, podemos observar que o mesmo é a relação entre a entrada e a saída de um processo de compressão com perdas, que avalia o quanto o processo introduziu ruídos na imagem ou frame original. Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entre a potência do sinal pela potência do ruído, o que significa melhor qualidade. Valores de PSNR acima de 42dB correspondem à compressões que introduzem perdas imperceptíveis ao olho humano, o que significa uma qualidade excepcional. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  39. 39. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Peak Signal-To-Noise Ratio. Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens, podemos observar que o mesmo é a relação entre a entrada e a saída de um processo de compressão com perdas, que avalia o quanto o processo introduziu ruídos na imagem ou frame original. Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entre a potência do sinal pela potência do ruído, o que significa melhor qualidade. Valores de PSNR acima de 42dB correspondem à compressões que introduzem perdas imperceptíveis ao olho humano, o que significa uma qualidade excepcional. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  40. 40. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Peak Signal-To-Noise Ratio. Quadro de Qualidade dos Valores PSNR Qualidade Valores Qualidade Excepcional Acima de 42dB Bastante Aceitável Acima de 36dB Qualidade Mediana Entre 30dB e 36dB Baixa Qualidade Abaixo de 30dB Tabela: Quadro com as faixas de qualidade para o índice PSNR. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  41. 41. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  42. 42. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  43. 43. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  44. 44. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  45. 45. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  46. 46. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  47. 47. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões A Universal Image Quality Index Movidos pela necessidade de uma métrica que fosse fácil de se obter e de ser empregada em várias aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang e Alan Bovik propuseram um novo índice. Diferente dos métodos tradicionais de avaliação de erro, o índice proposto foi concebido para modelagem de quaisquer distorções em imagens como uma combinação de 3 fatores: Perda de Correlação; Distorções na Luminância; Distorções no Contraste. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  48. 48. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  49. 49. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  50. 50. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  51. 51. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  52. 52. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  53. 53. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  54. 54. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Características da “Nova” Métrica. Principais Características do Índice de Qualidade Matematicamente definido; Baixa complexidade computacional; Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção; Independente de avaliação humana Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  55. 55. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Definição do Novo Índice de Qualidade. Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais das imagens original e de teste, respectivamente. O novo índice de qualidade proposto será definido como: Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1] Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  56. 56. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Definição do Novo Índice de Qualidade. Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais das imagens original e de teste, respectivamente. O novo índice de qualidade proposto será definido como: Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1] Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  57. 57. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Definição do Novo Índice de Qualidade. Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais das imagens original e de teste, respectivamente. O novo índice de qualidade proposto será definido como: Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1] Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  58. 58. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Definição do Novo Índice de Qualidade. Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais das imagens original e de teste, respectivamente. O novo índice de qualidade proposto será definido como: Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1] Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  59. 59. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Definição do Novo Índice de Qualidade. Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . , N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . , N} os sinais das imagens original e de teste, respectivamente. O novo índice de qualidade proposto será definido como: Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1] Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  60. 60. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Detalhamento do Novo Índice de Qualidade. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y )[(x)2 + (y)2] x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  61. 61. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Detalhamento do Novo Índice de Qualidade. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y )[(x)2 + (y)2] x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  62. 62. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Detalhamento do Novo Índice de Qualidade. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y )[(x)2 + (y)2] x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  63. 63. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Detalhamento do Novo Índice de Qualidade. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y )[(x)2 + (y)2] x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  64. 64. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Detalhamento do Novo Índice de Qualidade. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y )[(x)2 + (y)2] x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  65. 65. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Os Três Fatores que Compõem o Índice. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] O novo índice de qualidade pode ser reescrito como o produto de três fatores ou componentes: Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  66. 66. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Os Três Fatores que Compõem o Índice. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] O novo índice de qualidade pode ser reescrito como o produto de três fatores ou componentes: Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  67. 67. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Os Três Fatores que Compõem o Índice. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] O novo índice de qualidade pode ser reescrito como o produto de três fatores ou componentes: Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  68. 68. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Os Três Fatores que Compõem o Índice. Q = 4 σxy x y (σ2 x + σ2 y)[(x)2 + (y)2] O novo índice de qualidade pode ser reescrito como o produto de três fatores ou componentes: Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  69. 69. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Entendendo Melhor a Composição de Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y σxy σx σy =⇒ Coeficiente de correlação entre x e y. 2 x y (x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y. 2 σx σy σ2 x + σ2 y =⇒ Coeficiente de constraste entre x e y. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  70. 70. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Entendendo Melhor a Composição de Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y σxy σx σy =⇒ Coeficiente de correlação entre x e y. 2 x y (x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y. 2 σx σy σ2 x + σ2 y =⇒ Coeficiente de constraste entre x e y. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  71. 71. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Entendendo Melhor a Composição de Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y σxy σx σy =⇒ Coeficiente de correlação entre x e y. 2 x y (x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y. 2 σx σy σ2 x + σ2 y =⇒ Coeficiente de constraste entre x e y. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  72. 72. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Entendendo Melhor a Composição de Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y σxy σx σy =⇒ Coeficiente de correlação entre x e y. 2 x y (x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y. 2 σx σy σ2 x + σ2 y =⇒ Coeficiente de constraste entre x e y. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  73. 73. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Entendendo Melhor a Composição de Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y σxy σx σy =⇒ Coeficiente de correlação entre x e y. 2 x y (x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y. 2 σx σy σ2 x + σ2 y =⇒ Coeficiente de constraste entre x e y. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  74. 74. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Quadro de Avaliação dos Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Fator Intervalo Melhor Caso Coeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . , N Coeficiente de Luminância [0, 1] x = y Coeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  75. 75. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Quadro de Avaliação dos Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Fator Intervalo Melhor Caso Coeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . , N Coeficiente de Luminância [0, 1] x = y Coeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  76. 76. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Quadro de Avaliação dos Fatores. Q = σxy σxσy · 2 x y (x)2 + (y)2 · 2 σxσy σ2 x + σ2 y Fator Intervalo Melhor Caso Coeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . , N Coeficiente de Luminância [0, 1] x = y Coeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  77. 77. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Finalmente... Como Funciona o Algoritmo? Usando a abordagem de janelas deslizantes! Começamos pelo canto superior esquerdo da imagem com uma janela deslizante de tamanho B × B. Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal e vertical através de todas as linhas e colunas da imagem até alcançar o canto inferior da mesma. A cada passo computamos o índice de qualidade local Qj levando em consideração apenas os valores internos da janela. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  78. 78. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Finalmente... Como Funciona o Algoritmo? Usando a abordagem de janelas deslizantes! Começamos pelo canto superior esquerdo da imagem com uma janela deslizante de tamanho B × B. Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal e vertical através de todas as linhas e colunas da imagem até alcançar o canto inferior da mesma. A cada passo computamos o índice de qualidade local Qj levando em consideração apenas os valores internos da janela. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  79. 79. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Finalmente... Como Funciona o Algoritmo? Usando a abordagem de janelas deslizantes! Começamos pelo canto superior esquerdo da imagem com uma janela deslizante de tamanho B × B. Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal e vertical através de todas as linhas e colunas da imagem até alcançar o canto inferior da mesma. A cada passo computamos o índice de qualidade local Qj levando em consideração apenas os valores internos da janela. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  80. 80. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Finalmente... Como Funciona o Algoritmo? Usando a abordagem de janelas deslizantes! Começamos pelo canto superior esquerdo da imagem com uma janela deslizante de tamanho B × B. Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal e vertical através de todas as linhas e colunas da imagem até alcançar o canto inferior da mesma. A cada passo computamos o índice de qualidade local Qj levando em consideração apenas os valores internos da janela. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  81. 81. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Finalmente... Como Funciona o Algoritmo? Usando a abordagem de janelas deslizantes! Começamos pelo canto superior esquerdo da imagem com uma janela deslizante de tamanho B × B. Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal e vertical através de todas as linhas e colunas da imagem até alcançar o canto inferior da mesma. A cada passo computamos o índice de qualidade local Qj levando em consideração apenas os valores internos da janela. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  82. 82. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... Passo 1 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  83. 83. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... Passo 2 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  84. 84. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... Passo 3 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  85. 85. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... Passo 20 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  86. 86. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... Passo 21 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  87. 87. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ilustrando... J-ésimo Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  88. 88. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  89. 89. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  90. 90. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  91. 91. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  92. 92. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  93. 93. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Ao Final do Processo... Ao término do processo: Teremos executado um total de M passos. O índice de qualidade global da imagem será dado por: Q = 1 M M j=1 Qj E além disso teremos acesso ao mapa de índices de qualidade da imagem. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  94. 94. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Mapa de Índices de Qualidade Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B: Map.Width = Image.Width - B + 1 Map.Height = Image.Height - B + 1 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  95. 95. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Mapa de Índices de Qualidade Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B: Map.Width = Image.Width - B + 1 Map.Height = Image.Height - B + 1 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  96. 96. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Mapa de Índices de Qualidade Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B: Map.Width = Image.Width - B + 1 Map.Height = Image.Height - B + 1 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  97. 97. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Mapa de Índices de Qualidade Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B: Map.Width = Image.Width - B + 1 Map.Height = Image.Height - B + 1 Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  98. 98. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Fluxograma - Obtenção do Índice de Qualidade Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  99. 99. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Exemplo - Obtido Através da Plataforma R Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  100. 100. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Mapas - Obtidos Através da Plataforma R Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  101. 101. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Índices - Obtidos Através da Plataforma R. Índices Relativos ao Exemplo Anterior. Índice Valor Encontrado Universal Image Quality Index (UIQI) 0.60898 Mean Squared Error (MSE) 81.3293 Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) 0.00469 Peak Signal-To-Noise Ratio (PSNR) 29.0283 Tabela: Quadro com os índices encontrados utilizando a plataforma R para a imagem “Lena”, 512x512, 8bits/pixel. Observe que um simples desfoque gaussiano levemente aplicado faz com que o PSNR atinja o limiar de qualidade que é dito como bastante aceitável quando seu valor se encontra acima de 36dB e mediano entre 30dB e 36dB. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  102. 102. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Média em R Exibindo a função que computa a média dos blocos original e de teste. x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix ) 2 { 3 return (mean(my . block . or . matrix ) ) 4 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  103. 103. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Média em R Exibindo a função que computa a média dos blocos original e de teste. x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix ) 2 { 3 return (mean(my . block . or . matrix ) ) 4 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  104. 104. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Média em R Exibindo a função que computa a média dos blocos original e de teste. x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix ) 2 { 3 return (mean(my . block . or . matrix ) ) 4 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  105. 105. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Média em R Exibindo a função que computa a média dos blocos original e de teste. x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix ) 2 { 3 return (mean(my . block . or . matrix ) ) 4 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  106. 106. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Média em R Exibindo a função que computa a média dos blocos original e de teste. x = 1 N N i=1 xi y = 1 N N i=1 yi Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix ) 2 { 3 return (mean(my . block . or . matrix ) ) 4 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  107. 107. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Variância em R Exibindo a função que computa a variância dos blocos original e de teste. σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix , my . mean . v a l u e ) 2 { 3 N <− length (my . block . or . matrix ) 4 return ( sum ((my . block . or . matrix − my . mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) ) 5 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  108. 108. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Variância em R Exibindo a função que computa a variância dos blocos original e de teste. σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix , my . mean . v a l u e ) 2 { 3 N <− length (my . block . or . matrix ) 4 return ( sum ((my . block . or . matrix − my . mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) ) 5 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  109. 109. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Variância em R Exibindo a função que computa a variância dos blocos original e de teste. σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix , my . mean . v a l u e ) 2 { 3 N <− length (my . block . or . matrix ) 4 return ( sum ((my . block . or . matrix − my . mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) ) 5 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  110. 110. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Variância em R Exibindo a função que computa a variância dos blocos original e de teste. σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix , my . mean . v a l u e ) 2 { 3 N <− length (my . block . or . matrix ) 4 return ( sum ((my . block . or . matrix − my . mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) ) 5 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  111. 111. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Variância em R Exibindo a função que computa a variância dos blocos original e de teste. σ2 x = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 σ2 y = 1 N−1 N i=1 (yi − y)2 Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . block . or . matrix , my . mean . v a l u e ) 2 { 3 N <− length (my . block . or . matrix ) 4 return ( sum ((my . block . or . matrix − my . mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) ) 5 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  112. 112. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Covariância em R Exibindo a função que computa a covariância. σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( block . x , mean . x , block . y , mean . y ) 2 { 3 # Resgatando o tamanho do bloco , podemos usar o v a l o r de x ou y 4 N <− length ( block . x ) 5 6 # Retornando v a l o r 7 return (sum (( block . x − mean . x )*( block . y − mean . y ) ) / (N − 1) ) 8 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  113. 113. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Covariância em R Exibindo a função que computa a covariância. σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( block . x , mean . x , block . y , mean . y ) 2 { 3 # Resgatando o tamanho do bloco , podemos usar o v a l o r de x ou y 4 N <− length ( block . x ) 5 6 # Retornando v a l o r 7 return (sum (( block . x − mean . x )*( block . y − mean . y ) ) / (N − 1) ) 8 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  114. 114. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Covariância em R Exibindo a função que computa a covariância. σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( block . x , mean . x , block . y , mean . y ) 2 { 3 # Resgatando o tamanho do bloco , podemos usar o v a l o r de x ou y 4 N <− length ( block . x ) 5 6 # Retornando v a l o r 7 return (sum (( block . x − mean . x )*( block . y − mean . y ) ) / (N − 1) ) 8 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  115. 115. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Covariância em R Exibindo a função que computa a covariância. σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( block . x , mean . x , block . y , mean . y ) 2 { 3 # Resgatando o tamanho do bloco , podemos usar o v a l o r de x ou y 4 N <− length ( block . x ) 5 6 # Retornando v a l o r 7 return (sum (( block . x − mean . x )*( block . y − mean . y ) ) / (N − 1) ) 8 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  116. 116. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação da Função Covariância em R Exibindo a função que computa a covariância. σxy = 1 N−1 N i=1 (xi − x)(yi − y) Implementada na Plataforma R. § ¤ 1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( block . x , mean . x , block . y , mean . y ) 2 { 3 # Resgatando o tamanho do bloco , podemos usar o v a l o r de x ou y 4 N <− length ( block . x ) 5 6 # Retornando v a l o r 7 return (sum (( block . x − mean . x )*( block . y − mean . y ) ) / (N − 1) ) 8 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  117. 117. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação do Índice em R § ¤ 1 MyUniversalImageQualityIndexPerBlock <− f u n c t i o n (my . block . x , my . block . y ) 2 { 3 # Mapeando os v a l o r e s dos b l o c o s x e y para i d e n t i f i c a d o r e s menos verbosos 4 x <− my . block . x 5 y <− my . block . y 6 7 # Mean 8 x_bar <− MyMeanFunction ( x ) 9 y_bar <− MyMeanFunction ( y ) 10 11 # Covariance 12 double_sigma <− MyDoubleSigmaFunction ( x , x_bar , y , y_bar ) 13 14 # Variance 15 squared_sigma_x <− MySquaredSigmaFunction ( x , x_bar ) 16 squared_sigma_y <− MySquaredSigmaFunction ( y , y_bar ) 17 18 # Numerator 19 numerador <− 4*double_sigma*x_bar*y_bar 20 21 # Denominator 22 denominador <− ( squared_sigma_x + squared_sigma_y )*( x_bar ^2 + y_bar ^2) 23 24 # Index block v a l u e r e t u r n 25 return ( numerador/ denominador ) 26 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  118. 118. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Codificação do Mapa em R § ¤ 1 MyUniversalImageQualityIndexMap <− f u n c t i o n ( o r i g i n a l , te s t , my . block . s i z e = 8) 2 { 3 bs <− my . block . s i z e # Diminuindo a v e r b o s i d a d e 4 5 # Resgatando as tamanhos 6 my . rows <− dim ( o r i g i n a l ) [ 1 ] ; my . c o l s <− dim ( o r i g i n a l ) [ 2 ] 7 8 # Definindo o tamanho do mapa 9 my . map . h <− my . rows − bs + 1; my . map .w <− my . c o l s − bs + 1 10 my . q u a l i t y . map <− matrix (0 , nrow = my . map . h , ncol = my . map .w) 11 12 # Looping que v a r r e a imagem 13 f o r ( i i n 1 : (my . rows − bs + 1) ) 14 { 15 f o r ( j i n 1 : (my . c o l s − bs + 1) ) 16 { 17 # Resgatando os b l o c o s 18 tmp_ o r i g i n a l <− o r i g i n a l [ i : ( i + bs − 1) , j : ( j + bs − 1) ] 19 tmp_t e s t <− t e s t [ i : ( i + bs − 1) , j : ( j + bs − 1) ] 20 21 # Armazenando r e s u l t a d o do bloco c o r r e n t e . 22 MyQ <− MyUniversalImageQualityIndexPerBlock (tmp_o r i g i n a l , tmp_t e s t ) 23 my . q u a l i t y . map [ i , j ] <− i f ( i s . nan (MyQ) ) 1 e l s e MyQ 24 } 25 } 26 return ( my . q u a l i t y . map ) 27 } ¦ ¥ Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  119. 119. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Alguns Cuidados Devem Ser Tomados! Devemos prestar atenção ao cálculo das componentes do Índice de Qualidade! O que acontece com o índice se o seguinte bloco for avaliado?               132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132               Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  120. 120. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Alguns Cuidados Devem Ser Tomados! Devemos prestar atenção ao cálculo das componentes do Índice de Qualidade! O que acontece com o índice se o seguinte bloco for avaliado?               132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132               Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  121. 121. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Alguns Cuidados Devem Ser Tomados! Devemos prestar atenção ao cálculo das componentes do Índice de Qualidade! O que acontece com o índice se o seguinte bloco for avaliado?               132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132               Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  122. 122. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Alguns Cuidados Devem Ser Tomados! Devemos prestar atenção ao cálculo das componentes do Índice de Qualidade! O que acontece com o índice se o seguinte bloco for avaliado?               132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132 132               Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  123. 123. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Quadro Comparativo. Estimativas Fornecidas e Encontradas. Distorção Artigo Encontrado MSEA MSEE Mean Shift 0.9894 0.98939 225 225.032 Contrast Stretching 0.9372 0.93389 225 225.244 Impulsive Salt-Pepper Noise 0.6494 0.64889 225 225.472 Multiplicative Speckle Noise 0.4408 0.44048 225 225.769 Additive Gaussian Noise 0.3891 0.38898 225 226.283 Blurring 0.3461 0.34302 225 224.741 Jpeg Compression 0.2876 0.28725 215 215.603 Tabela: Quadro comparativo entre os índices fornecidos pelo artigo e encontrados através de implementação do algoritmo utilizando a plataforma R para a imagem “Lena”, 512x512, 8bits/pixel. MSEA - fornecido no artigo. MSEE - encontrado através de implementação. Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  124. 124. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Isso é tudo pessoal !!! Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
  125. 125. Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões Agradecimentos Grato Pela Atenção! Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens

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