A funcionalidade de pesquisa está em construção.
A funcionalidade de pesquisa está em construção.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Quality Index for Benchmarking Image Inpainting Algorithms with Guided Regional Statistics Índice de qualidade para benchmarking de algoritmos de pintura de imagens com estatísticas regionais guiadas

Song LIANG, Leida LI, Bo HU, Jianying ZHANG

  • Exibições de texto completo

    0

  • Cite isto

Resumo:

Esta carta apresenta um índice de qualidade objetivo para benchmarking de algoritmos de pintura de imagens. Sob a orientação das máscaras das áreas danificadas, a região limite e a região de pintura são primeiro localizadas. Em seguida, as características estatísticas são extraídas das regiões limite e de pintura, respectivamente. Para a região limite, utilizamos a distribuição Weibull para ajustar os histogramas de magnitude do gradiente das regiões exteriores e interiores ao redor do limite, e a Divergência Kullback-Leibler (KLD) é calculada para medir as distorções de limite causadas pela pintura imperfeita. Enquanto isso, a qualidade da região pintada é medida comparando os fatores de naturalidade entre a imagem pintada e a imagem de referência. Os resultados experimentais demonstram que a métrica proposta supera as métricas de qualidade relevantes do estado da arte.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.7 pp.1430-1433
Data de publicação
2019/07/01
Publicitada
2019/04/01
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8206
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Processamento de imagem e processamento de vídeo

autores

Song LIANG
  China University of Mining and Technology
Leida LI
  China University of Mining and Technology
Bo HU
  China University of Mining and Technology
Jianying ZHANG
  China University of Mining and Technology

Palavra-chave