Évaluation de la qualité d'image en IVC
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Questions and Answers

Combien d'éléments sont obtenus du vecteur de caractéristiques après réduction?

  • 18 éléments
  • 24 éléments
  • 36 éléments (correct)
  • 30 éléments

    • Le score de qualité de l'image est prédit sans utiliser un algorithme d'apprentissage.

    False

    Quel type d'algorithme est utilisé pour l'apprentissage dans le processus décrit?

    Machine à Vecteurs de Support (SVM)

    Le vecteur de caractéristiques d'une image est d'abord converti en un ______.

    <p>vecteur</p> Signup and view all the answers

    Associez les types de produit avec leurs descriptions:

    <p>Pairwise Products Horizontaux = AGGD fit pour les Variances Gauche et Droite Pairwise Products Verticaux = AGGD fit pour les Variances Gauche et Droite Pairwise Products Diagonaux (gauche) = AGGD fit pour les Variances Gauche et Droite Pairwise Products Diagonaux (droite) = AGGD fit pour les Variances Gauche et Droite</p> Signup and view all the answers

    Quel type de compression a été utilisé dans la base de données IVC ?

    <p>Compression JPEG2000</p> Signup and view all the answers

    Quel facteur peut affecter l'apparence de certaines couleurs dans une salle?

    <p>La couleur de fond</p> Signup and view all the answers

    La base de données A57 contient uniquement des images en couleur.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Il est préférable de réaliser des tests longs pour une évaluation plus précise.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Combien d'images de test ont été générées dans la base de données IVC ?

    <p>160</p> Signup and view all the answers

    Les évaluations subjectives des images dans la base de données IVC sont rapportées sous forme de _____ .

    <p>MOS</p> Signup and view all the answers

    Combien d'observateurs sont recommandés pour une étude?

    <p>au moins quinze</p> Signup and view all the answers

    L'échelle catégorielle d'évaluation de la qualité d'une image utilise des adjectifs allant de '_______' à 'excellente qualité'.

    <p>mauvaise qualité</p> Signup and view all the answers

    Associez les types de distorsions avec leur description :

    <p>Compression JPEG = Type de compression d'image Flou gaussien = Un effet flou causé par des mouvements ou des objets Bruit blanc additif = Ajout de bruit pour simuler des perturbations Compression JPEG2000 = Compression avancée d'images pour une meilleure qualité</p> Signup and view all the answers

    Associez les méthodes avec leur description:

    <p>Méthode à simple stimulus = Évaluer une seule image ou vidéo Méthode à double stimulus = Comparer deux images ou vidéos Méthodes catégorielles = Utiliser une échelle de notation Évaluation psychologique = Minimiser les effets de l'état psychologique</p> Signup and view all the answers

    Quel nombre d'experts a participé à l'évaluation de la base de données A57 ?

    <p>7</p> Signup and view all the answers

    La méthode d'évaluation à stimulus unique est utilisée dans la base de données IVC.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel critère n'est pas mentionné lors de la sélection des observateurs?

    <p>Taille des participants</p> Signup and view all the answers

    Quel est le nom de la méthode qui évalue les distorsions par rapport à une image de référence dans la base de données IVC?

    <p>Méthode de l'échelle d'altération à double stimulus</p> Signup and view all the answers

    Les observateurs doivent toujours juger sans aucune explication ou briefing.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel type de vision doit avoir l'observateur pour participer à l'étude?

    <p>normale ou corrigée</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'avantage principal de la méthode présentée pour évaluer la qualité des images?

    <p>Elle permet de comparer plusieurs versions de test simultanément.</p> Signup and view all the answers

    Un score MOS de 0 indique une image de mauvaise qualité.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Combien d'images ont été utilisées dans la base de données TID2008?

    <p>25</p> Signup and view all the answers

    Les images de la base de données TID2008 ont été traitées par __ types de distorsion différents.

    <p>17</p> Signup and view all the answers

    Associez les bases de données d'images aux années de publication:

    <p>TID2008 = 2009 CSIQ = 2008</p> Signup and view all the answers

    Quelle proportion d'observateurs était en Ukraine pour la collecte des données MOS?

    <p>437</p> Signup and view all the answers

    La base de données Categorical Subjective Image Quality a été développée en Finlande.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Comment s'appellent les images utilisées pour obtenir les scores MOS?

    <p>images de test</p> Signup and view all the answers

    Quel type de bruit est provoqué par des fluctuations aléatoires dans le signal?

    <p>Bruit gaussien</p> Signup and view all the answers

    L’évaluation subjective de la qualité d'image ne tient pas compte des facteurs influents.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Comment est caractérisé le bruit d'image?

    <p>Par le pourcentage de pixels remplacés.</p> Signup and view all the answers

    Le bruit est obtenu en ajoutant n pixels blancs et n pixels ______ aléatoirement dans une image.

    <p>noirs</p> Signup and view all the answers

    Quel facteur n'influence pas l'évaluation subjective de la qualité d'image?

    <p>Couleur de l'écran</p> Signup and view all the answers

    Associez les types de perturbations au leur description:

    <p>Bruit d'image = Apparence éparpillée de pixels blancs ou noirs Bruit gaussien = Idéalisé par des fluctuations aléatoires dans le signal Évaluation subjective = Judgement par des observateurs humains</p> Signup and view all the answers

    Les experts et les non-experts ne sont pas nécessaires pour l’évaluation subjective.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle de la distance d’observation dans l’évaluation de la qualité d’image?

    <p>Elle affecte la visibilité d’un stimulus.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principe de la métrique BRISQUE?

    <p>Analyse des propriétés statistiques des images naturelles sans référence</p> Signup and view all the answers

    Les intensités de pixels des images naturelles suivent une distribution gaussienne après normalisation.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est utilisée pour normaliser les images dans ce contexte?

    <p>Normalisation du Contraste Soustrait à la Moyenne (MSCN)</p> Signup and view all the answers

    La déviation de la distribution par rapport à une courbe en cloche idéale est une mesure de la quantité de ______ dans l'image.

    <p>distorsion</p> Signup and view all the answers

    Associez les termes suivants avec leur description:

    <p>BRISQUE = Métrique de qualité d'image sans référence MSCN = Méthode de normalisation des images Statistiques régularisées = Propriétés statistiques d'images naturelles Distorsions = Modifications perceptibles des images</p> Signup and view all the answers

    Quel type de métrique est utilisée pour évaluer la qualité sans image de référence?

    <p>Métrique aveugle</p> Signup and view all the answers

    La distribution des intensités des pixels des images déformées est identique à celle des images naturelles.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les bandes mesurées pour estimer la qualité globale selon la méthode décrite?

    <p>Les six bandes utilisées pour le calcul des distances.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Différents types de dégradations

    • Les dégradations dans la compression JPEG sont appelées « effet de blocs ».
    • Visuellement, cette distorsion se manifeste par des contours verticaux et horizontaux aux frontières des blocs.
    • La visibilité de ces contours dépend de la distribution spatiale du signal de l'image.
    • Les blocs étant encodés indépendamment, des discontinuités peuvent apparaître entre les blocs.
    • Ces discontinuités sont facilement perceptibles à l'œil.

    Effets de bloc

    • L'effet de blocs est la principale source d'erreur dans la compression JPEG.
    • Cette distorsion se manifeste par des bords verticaux et horizontaux.
    • Les frontières entre les blocs d'image sont clairement visibles.
    • En raison de l'encodage indépendant des blocs, des discontinuités peuvent apparaître aux frontières.
    • L'effet est facilement perceptible par le spectateur humain.

    Effet d'oscillations parasites (ringing effect)

    • Cette dégradation est généralement due à l'étape de quantification ou de décimation des coefficients hautes fréquences.
    • Elle se manifeste sous forme d'oscillations au voisinage des régions à fort contraste.
    • Ce sont les ondelettes dont le support croise le bord d'un objet qui créent ce type d'artefact.

    Flou

    • L'effet de flou est un artefact esthétique qui crée un contour imprécis.
    • Il apparait principalement lors de la compression JPEG et JPEG2000.
    • Il est caractérisé par une perte de netteté, les bords des objets étant plus diffus.
    • Le flou peut apparaître en raison du mouvement lors de l'acquisition, ou par un flou volontaire.

    Bruit

    • Le bruit est une dégradation de l'image provoquée par une perturbation externe.
    • On peut identifier les types d'erreurs attendues et sélectionner la méthode de réduction la plus appropriée.
    • Les types de bruit incluent le bruit poivre et sel (bruit impulsionnel, bruit de grenaille, ou bruit binaire) et le bruit gaussien.
    • Le bruit est souvent associé à des fluctuations aléatoires dans le signal.

    Évaluation subjective

    • L'évaluation subjective de la qualité des images est le jugement humain le plus fiable.
    • Elle implique un groupe de personnes (experts et non-experts) qui notent la qualité des images selon une grille d'évaluation.
    • Les facteurs influents sont la distance d'observation, les conditions de visualisation, le choix des images, la qualité des observateurs, et les facteurs psychologiques.

    Évaluation objective

    • L'objectif de l'évaluation objective de la qualité des images est de concevoir des modèles mathématiques afin de prédire avec précision la qualité d'une image.
    • Ces modèles peuvent être utilisés pour surveiller la qualité dans les systèmes de contrôle de la qualité, ainsi que pour optimiser les systèmes de traitement et de transmission d'images.
    • Il existe différents types de métriques IQA (Image Quality Assessment) : métriques complètes et réduite.

    Métriques

    • PSNR (Peak Signal to Noise Ratio): Un indicateur de qualité d'image basé sur la différence entre l'image originale et l'image dégradée. Il est calculé en utilisant une mesure de différence moyenne quadratique (MSE).
    • Indice de similarité structurelle (SSIM): une mesure de la similarité structurelle entre deux images, plus sensible aux variations de structure qu'aux variations pixel par pixel.
    • Méthode catégorique : méthodes qui reposent sur une échelle de qualité.
    • Méthodes à stimulus unique : les images (ou vidéos) sont montrées à l'observateur une par une.
    • Méthodes à double stimulus: Les images (ou vidéos) sont comparées simultanément à la version référence.
    • Méthodes comparatives: L'observateur juge laquelle des deux images est de meilleure qualité.
    • MOS (Mean Opinion Score): une métrique moyenne de qualité d'image basée sur les données d'observateurs humains.
    • DMOS (Difference MOS): un indicateur qui quantifie la différence de qualité d'image entre une image de référence et une image distordue, calculée à partir du MOS.

    Bases de données de qualité d'image

    • Toyama : une base de données d'images créée à partir de 14 images de référence et de 196 images test.
    • LIVE : de 29 images déformées, et a évalué subjectivement la qualité par une méthode à double-stimuli.
    • IVC : une base de données utilisant 10 images de référence et 160 images distordues.
    • CSIQ : une base de données utilisant 30 images de référence.

    Limites des métriques subjectives

    • Elles sont longues et coûteuses en raison du nombre d'observateurs requis
    • Elles ne peuvent pas facilement être intégrées dans des applications en temps réel comme la compression et la transmission d'images.
    • Elles sont sensibles aux conditions physiques et à l'état émotionnel des observateurs. Ainsi que aux conditions d'éclairage et d'affichage.

    Métriques IQA

    • Métriques à référence complète: utilisent l'image originale comme référence pour évaluer la qualité d'une image dégradée.
    • Métriques à référence réduite: n'utilisent pas d'image originale comme référence.
    • Métriques sans référence: ne nécessitent pas d'image de référence. Elles se basent sur des caractéristiques statistiques des images.

    MSCN (Mean Substracted Contrast Normalization)

    • Une technique de normalisation d'image qui permet de comparer les images naturelles et déformées en quantifiant les différences dans leurs distributions d'intensités en fonction du pixel et de ses voisins.

    Performance des métriques objectives

    • Précision de prédiction (Prediction Accuracy): Capacités des modèles à prédire l'évaluation subjective avec des erreurs faibles.
    • Monotonicité de prédiction (Prediction Monotonicity): Mesure de la relation monotone entre les scores quantitatifs et qualitatifs de la qualité de l'image.
    • Cohérence de prédiction (Prediction Consistency): Mesure du degré de précision du modèle sur une grande variété de dégradations d'images.
    • Des indicateurs tels que le coefficient de corrélation linéaire (PCC) et le coefficient de corrélation de rang (RHO et TAU) sont utilisés.
    • L'erreur de prédiction de la qualité est mesurée par l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et l'erreur absolue moyenne (MAE).

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    Quiz Team

    Description

    Testez vos connaissances sur les méthodes d'évaluation de la qualité d'image, y compris les algorithmes d'apprentissage et la compression des données d'images. Ce quiz couvre des aspects essentiels de l'évaluation subjective et des bases de données d'images. Voyez combien vous en savez sur le processus d'évaluation dans le contexte de la base de données IVC.

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