• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه

عنوان
Image Quality Assessment of Computer-generated Images : Based on Machine Learning and Soft Computing

پدید آورنده
by Andre Bigand, Julien Dehos, Christophe Renaud, Joseph Constantin

موضوع
، Computational intelligence,، Computer graphics,، Computer science

رده
TA
1637
.
B483
2018

کتابخانه
کتابخانه مرکز پژوهش متالورژی رازی

محل استقرار
استان: تهران ـ شهر: تهران

کتابخانه مرکز پژوهش متالورژی رازی

تماس با کتابخانه : 46831570-021

شناسگر استاندارد دیگر

شماره استاندارد
electronic

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
Image Quality Assessment of Computer-generated Images : Based on Machine Learning and Soft Computing

وضعیت نشر و پخش و غیره

محل نشرو پخش و غیره
Cham
نام ناشر، پخش کننده و غيره
Springer
تاریخ نشرو بخش و غیره
2018

یادداشتهای مربوط به عنوان و پدیدآور

متن يادداشت
by Andre Bigand, Julien Dehos, Christophe Renaud, Joseph Constantin

یادداشتهای مربوط به مسئولیت معنوی اثر

متن يادداشت
Image Quality Assessment is well-known for measuring the perceived image degradation of natural scene images but is still an emerging topic for computer-generated images. This book addresses this problem and presents recent advances based on soft computing. It is aimed at students, practitioners and researchers in the field of image processing and related areas such as computer graphics and visualization. In this book, we first clarify the differences between natural scene images and computer-generated images, and address the problem of Image Quality Assessment )IQA( by focusing on the visual perception of noise. Rather than using known perceptual models, we first investigate the use of soft computing approaches, classically used in Artificial Intelligence, as full-reference and reduced-reference metrics. Thus, by creating Learning Machines, such as SVMs and RVMs, we can assess the perceptual quality of a computer-generated image. We also investigate the use of interval-valued fuzzy sets as a no-reference metric. These approaches are treated both theoretically and practically, for the complete process of IQA. The learning step is performed using a database built from experiments with human users and the resulting models can be used for any image computed with a stochastic rendering algorithm. This can be useful for detecting the visual convergence of the different parts of an image during the rendering process, and thus to optimize the computation. These models can also be extended to other applications that handle complex models, in the fields of signal processing and image processing.

یادداشتهای مربوط به مندرجات

متن يادداشت
Introduction -- Monte-Carlo Methods for Image Synthesis -- Visual Impact of Rendering on Image Quality -- Full-reference Methods and Machine Learning -- No-reference Methods and Fuzzy Sets -- Reduced-reference Methods -- Conclusio

موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)

عنصر شناسه ای
، Computational intelligence
عنصر شناسه ای
، Computer graphics
عنصر شناسه ای
، Computer science

رده بندی کنگره

شماره رده
TA
1637
.
B483
2018

نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )

کد نقش
AU

نام / عنوان به منزله شناسه افزوده

عنصر شناسه اي
AU Bigand, Andre
عنصر شناسه اي
AU Constantin, Joseph
عنصر شناسه اي
AU Dehos, Julien
عنصر شناسه اي
AU Renaud, Christophe

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال