Journal of Broadcast Engineering (방송공학회논문지)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Sharpness Measure Based on the Frequency Domain Information

주파수 도메인 정보를 이용한 영상의 Sharpness 평가 방법

  • Choi, Hyun-Soo (Dept. Electrical & Electronic Eng., Yonsei University) ;
  • Lee, Chul-Hee (Dept. Electrical & Electronic Eng., Yonsei University)
  • 최현수 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 이철희 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Received : 2011.04.15
  • Accepted : 2011.05.17
  • Published : 2011.05.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, a new no-reference sharpness measure using frequency domain coefficients is proposed. Although most existing sharpness measures used pixel intensity to compute the blur degree, the proposed sharpness measure computes the sharpness using frequency coefficients. To assess the perceived sharpness of a given image, the image is re-blurred by a Gaussian low pass filter and a new quality measure function was defined using the frequency domain coefficients of the given image and the re-blurred image. To evaluate the proposed algorithms, TID2008 quality assessment database was used. Experimental results show that the proposed quality assessment method showed high correlation with the subjective scores.

본 논문에서는 영상의 선명도를 영상의 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하는 새로운 무기준법 화질 평가 방법을 제안한다. 기존에, 영상에 대한 선명도는 일반적으로 영상의 픽셀 값을 이용하여 측정되었다. 제안된 방법은 기존 방법과 달리 영상에 대한 선명도를 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하였다. 주파수 도메인에서 선명도를 평가하기 위하여 주어진 영상은 가우시안 저주파 필터를 사용하여 열화 되고, 열화 영상과 주어진 영상의 주파수 영역 계수를 사용하여 새로운 선명도 평가 함수를 정의하였다. 제안된 방법의 성능 검증은 TID2008 화질 평가 데이터베이스를 사용하여 이루어졌다. 기존 무기준법 영상 선명도 평가 방법과 비교하였을 때, 제안된 선명도 평가 방법은 주관적 화질 점수와 보다 높은 상관도를 보였다.

Keywords

References

  1. Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: From error visibility to structural similarity," IEEE Trans. Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.819861
  2. 엄민영, 최윤식, 장석각, 조봉관, "Gabor 웨이블릿 기반 객관적 화질 평가," 전자공학회논문지, 제41권 SP편, 제6호, 81-88쪽, 2004년 11월
  3. M. Pinson and S. Wolf, "A New Standardized Method for Objectively Measuring Video Quality." IEEE Trans. Broadcasting, vol. 50, no. 3, pp. 312-322, Sep. 2004. https://doi.org/10.1109/TBC.2004.834028
  4. C. Lee, S. Cho, J. Choe, T. Jeong, W. Ahn, and E. Lee, "Objective video quality assessment," Optical Engineering, vol. 45, no. 1, pp. 017004-1 - 017004-11, Jan. 2006. https://doi.org/10.1117/1.2160515
  5. M. Carnec, P. Le Callet, and D. Barba, "Objective quality assessment of color images based on a generic perceptual reduced reference," Signal Processing: Image Communication, vol. 23, no. 4, pp. 239-256, Apr. 2008. https://doi.org/10.1016/j.image.2008.02.003
  6. 김동오, 박래홍, 심동규, "에지 투영의 유사도를 이용한 압축된 영상에 대한 Reduced-Reference 화질 평가," 전자공학회논문지, 제45권 SP 편, 제3호, 37-45쪽, 2008년 5월
  7. Q. Li and Z. Wang, "Reduced-Reference Image Quality Assessment Using Divisive Normalization-Based Image Representation," IEEE J. Selected Topics in Signal Processing, vol. 3, no. 2, pp. 202-211, Apr. 2009. https://doi.org/10.1109/JSTSP.2009.2014497
  8. H. R. Wu and M. Yuen, "A Generalized Block-Edge Impairment Metric for Video Coding," IEEE Signal Processing Letter, vol. 4, no. 11, pp. 317-320, Nov. 1997. https://doi.org/10.1109/97.641398
  9. Z. Wang, H. R. Sheikh, and A. C. Bovik, "No-reference perceptual quality assessment of JPEG compressed images," in Proc. Int. Conf. Image Processing, pp. 477-480, NY, Sep. 2002.
  10. P. Marziliano, F. Dufax, S. Winkler, and T. Ebrahimi, "Perceptual blur and ringing metrics: Application to JPEG2000," Signal Processing: Image Communication, vol. 19, no. 2, pp. 163-172, Feb. 2004. https://doi.org/10.1016/j.image.2003.08.003
  11. R. Ferzli and LJ. Karam, "A No-Reference Objective Image Sharpness Metric Based on the Notion of Just Noticeable Blur (JNB)," IEEE Trans. Image Processing, vol. 18, no. 4, pp. 717-728, Apr. 2009. https://doi.org/10.1109/TIP.2008.2011760
  12. T. Jeong, Y. Kim, and C. Lee, "No-reference image-quality metric based on blur radius and visual blockiness," Optical Engineering, vol. 49, no. 4, pp. 045001, Apr. 2010. https://doi.org/10.1117/1.3366671
  13. 김요한, 성덕구, 한정현, 신지태, "휘도, 색차의 분포도 분석을 이용한 인지적 무기준법 영상 화질 평가방법," 방송공학회논문지, 제14권, 2 호, 127-133쪽, 2009년 3월 https://doi.org/10.5909/JBE.2009.14.2.127
  14. 성덕구, 김요한, 한정현, 신지태, "패킷 비디오 네트워크상의 실시간 무기준법 동영상 화질 평가방법," 방송공학회논문지, 제14권, 5호, 387-396쪽, 2009년 7월 https://doi.org/10.5909/JBE.2009.14.4.387
  15. P. Marziliano, F. Dufax, S. Winkler, and T. Ebrahimi, "Perceptual blur and ringing metrics: Application to JPEG2000," Signal Processing: Image Communication, vol. 19, no. 2, pp. 163-172, Feb. 2004. https://doi.org/10.1016/j.image.2003.08.003
  16. R. Ferzli and LJ. Karam, "A No-Reference Objective Image Sharpness Metric Based on the Notion of Just Noticeable Blur (JNB)," IEEE Trans. Image Processing, vol.18, no.4, pp.717-728, Apr. 2009. https://doi.org/10.1109/TIP.2008.2011760
  17. H. R. Sheikn, Z. Wang, L. Cormack, and A. C. Bovik. (2003) LIVE image quality assessment database.
  18. P. Le Callet and F. Autrusseau, "Subjective quality assessment irccyn/ivc database," 2005.
  19. N. Ponomarenko, M. Carli, V. Lukin, K. Egiazarian, J. Astola, and F. Battisti, "Color image database for evaluation of image quality metrics," in Proc. Int. Workshop on Multi-media Signal Processing, 2008, 403-408.
  20. S. Hecht, "The visual discrimination of intensity and the Weber-Fechner Law," J. gen. Physiology, vol. 7, pp. 235-267, 1924. https://doi.org/10.1085/jgp.7.2.235