6 research outputs found
Blind Quality Assessment for Image Superresolution Using Deep Two-Stream Convolutional Networks
Numerous image superresolution (SR) algorithms have been proposed for
reconstructing high-resolution (HR) images from input images with lower spatial
resolutions. However, effectively evaluating the perceptual quality of SR
images remains a challenging research problem. In this paper, we propose a
no-reference/blind deep neural network-based SR image quality assessor
(DeepSRQ). To learn more discriminative feature representations of various
distorted SR images, the proposed DeepSRQ is a two-stream convolutional network
including two subcomponents for distorted structure and texture SR images.
Different from traditional image distortions, the artifacts of SR images cause
both image structure and texture quality degradation. Therefore, we choose the
two-stream scheme that captures different properties of SR inputs instead of
directly learning features from one image stream. Considering the human visual
system (HVS) characteristics, the structure stream focuses on extracting
features in structural degradations, while the texture stream focuses on the
change in textural distributions. In addition, to augment the training data and
ensure the category balance, we propose a stride-based adaptive cropping
approach for further improvement. Experimental results on three publicly
available SR image quality databases demonstrate the effectiveness and
generalization ability of our proposed DeepSRQ method compared with
state-of-the-art image quality assessment algorithms
Visual quality assessment for super-resolved images: database and method
Image super-resolution (SR) has been an active re-search problem which has recently received renewed interest due to the introduction of new technologies such as deep learning. However, the lack of suitable criteria to evaluate the SR perfor-mance has hindered technology development. In this paper, we fill a gap in the literature by providing the first publicly available database as well as a new image quality assessment (IQA) method specifically designed for assessing the visual quality of su-per-resolved images (SRIs). In constructing the Quality Assess-ment Database for SRIs (QADS), we carefully selected 20 refer-ence images and created 980 SRIs using 21 image SR methods. Mean opinion score (MOS) for these SRIs are collected through 100 individuals participating a suitably designed psychovisual experiment. Extensive numerical and statistical analysis is per-formed to show that the MOS of QADS has excellent suitability and reliability. The psychovisual experiment has led to the dis-covery that, unlike distortions encountered in other IQA data-bases, artifacts of the SRIs degenerate the image structure as well as image texture. Moreover, the structural and textural degener-ations have distinctive perceptual properties. Based on these in-sights, we propose a novel method to assess the visual quality of SRIs by separately considering the structural and textural com-ponents of images. Observing that textural degenerations are mainly attributed to dissimilar texture or checkerboard artifacts, we propose to measure the changes of textural distributions. We also observe that structural degenerations appear as blurring and jaggies artifacts in SRIs and develop separate similarity measures for different types of structural degenerations. A new pooling mechanism is then used to fuse the different similarities together to give the final quality score for an SRI. Experiments conducted on the QADS demonstrate that our method significantly outper-forms classical as well as current state-of-the-art IQA methods
Robust image steganography method suited for prining = Robustna steganografska metoda prilagođena procesu tiska
U ovoj doktorskoj dizertaciji prezentirana je robustna steganografska metoda razvijena i
prilagođena za tisak. Osnovni cilj metode je pružanje zaštite od krivotvorenja ambalaže.
Zaštita ambalaže postiže se umetanjem više bitova informacije u sliku pri enkoderu, a potom
maskiranjem informacije kako bi ona bila nevidljiva ljudskom oku. Informacija se pri
dekoderu detektira pomoću infracrvene kamere. Preliminarna istraživanja pokazala su da u
relevantnoj literaturi nedostaje metoda razvijenih za domenu tiska. Razlog za takav
nedostatak jest činjenica da razvijanje steganografskih metoda za tisak zahtjeva veću količinu
resursa i materijala, u odnosu na razvijanje sličnih domena za digitalnu domenu. Također,
metode za tisak često zahtijevaju višu razinu kompleksnosti, budući da se tijekom
reprodukcije pojavljuju razni oblici procesiranja koji mogu kompromitirati informaciju u slici
[1]. Da bi se sačuvala skrivena informacija, metoda mora biti otporna na procesiranje koje se
događa tijekom reprodukcije.
Kako bi se postigla visoka razina otpornosti, informacija se može umetnuti unutar
frekvencijske domene slike [2], [3]. Frekvencijskoj domeni slike možemo pristupiti pomoću
matematičkih transformacija. Najčešće se koriste diskretna kosinusna transformacija (DCT),
diskretna wavelet transformacija (DWT) i diskretna Fourierova transformacija (DFT) [2], [4].
Korištenje svake od navedenih transformacija ima određene prednosti i nedostatke, ovisno o
kontekstu razvijanja metode [5]. Za metode prilagođene procesu tiska, diskretna Fourierova
transformacija je optimalan odabir, budući da metode bazirane na DFT-u pružaju otpornost
na geometrijske transformacije koje se događaju tijekom reprodukcije [5], [6].
U ovom istraživanju korištene su slike u cmyk prostoru boja. Svaka slika najprije je
podijeljena u blokove, a umetanje informacije vrši se za svaki blok pojedinačno. Pomoću
DFT-a, ???? kanal slikovnog bloka se transformira u frekvencijsku domenu, gdje se vrši
umetanje informacije. Akromatska zamjena koristi se za maskiranje vidljivih artefakata
nastalih prilikom umetanja informacije. Primjeri uspješnog korištenja akromatske zamjene za
maskiranje artefakata mogu se pronaći u [7] i [8]. Nakon umetanja informacije u svaki
slikovni blok, blokovi se ponovno spajaju u jednu, jedinstvenu sliku. Akromatska zamjena
tada mijenja vrijednosti c, m i y kanala slike, dok kanal k, u kojemu se nalazi umetnuta
informacija, ostaje nepromijenjen. Time nakon maskiranja akromatskom zamjenom označena
slika posjeduje ista vizualna svojstva kao i slika prije označavanja. U eksperimentalnom dijelu rada koristi se 1000 slika u cmyk prostoru boja. U digitalnom
okruženju provedeno je istraživanje otpornosti metode na slikovne napade specifične za
reprodukcijski proces - skaliranje, blur, šum, rotaciju i kompresiju. Također, provedeno je
istraživanje otpornosti metode na reprodukcijski proces, koristeći tiskane uzorke. Objektivna
metrika bit error rate (BER) korištena je za evaluaciju. Mogućnost optimizacije metode
testirala se procesiranjem slike (unsharp filter) i korištenjem error correction kodova (ECC).
Provedeno je istraživanje kvalitete slike nakon umetanja informacije. Za evaluaciju su
korištene objektivne metrike peak signal to noise ratio (PSNR) i structural similarity index
measure (SSIM). PSNR i SSIM su tzv. full-reference metrike. Drugim riječima, potrebne su i
neoznačena i označena slika istovremeno, kako bi se mogla utvrditi razina sličnosti između
slika [9], [10]. Subjektivna analiza provedena je na 36 ispitanika, koristeći ukupno 144
uzorka slika. Ispitanici su ocijenjivali vidljivost artefakata na skali od nula (nevidljivo) do tri
(vrlo vidljivo).
Rezultati pokazuju da metoda posjeduje visoku razinu otpornosti na reprodukcijski proces.
Također, metoda se uistinu optimizirala korištenjem unsharp filtera i ECC-a. Kvaliteta slike
ostaje visoka bez obzira na umetanje informacije, što su potvrdili rezultati eksperimenata s
objektivnim metrikama i subjektivna analiza