| Titre : | Évaluation objective de qualité de vidéo selon la perspective des modéles bio-inspires |
| Auteurs : | Mohamed Nadjib Sayah, Auteur ; Leila Djerou, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2017 |
| Format : | 1 vol. (60 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | évaluation objective de qualité,métriques de qualité avec référence,apprentissage par rétro-propagation,perceptron multicouche,mean opinion score (MOS) |
| Résumé : |
Avec l'évolution des applications multimédia, la qualité des média visuels peuvent obtenir des dégradations pendant la capture, la compression,la transmission, la reproduction, et l'affichage en raison de distorsions qui pourrait se produire à l'une de ces étapes.l'évaluation de la qualité s'avère nécessaire pour contrôler le niveau visuel de la dégradation ou pour contrôler les améliorations apportées à l'image ou bien à la vidéo. dans ce projet de master,nous avons abordé le problème de l'évaluation objective de la qualité d'images selon les métriques de qualité avec référence.nous avons élaboré un système complet d'évaluation objective de qualité d'image le plus corrélé possible avec l'appréciation subjective, qui est basé sur la fusion de métriques selon un processus d'apprentissage, pour exploiter au mieux les performances des métriques existences. l'efficacité du notre système a été évaluée en termes de termes de corrélation avec l'appréciation subjective humaine.les résultats obtenus sont très satisfaisants. |
| Sommaire : |
Liste des figures Liste des tableaux Introduction générale Chapitre I : Qualité d’images et de vidéos Introduction 1-Facteurs affectant la qualité vidéo 1-1-Artéfacts liés à la captation vidéo 1-1-1-Facteur de Flare ( LensFlare ) 1-1-2-Bruit vidéo 1-2-Artéfacts ou défauts liés à l’optique (d’un vidéo projecteur / du matériel de captation vidéo) 1-2-1-Aberration chromatique 1-3-Artéfacts liés au traitement vidéo 1-3-1-Effet Gibbs ( RingingEffect ) 1-4-Artéfacts ou défauts liés à diffusion vidéo 1-4-1-Tearing 2-Les distorsions les plus connues (Effet de bloc, , le flou et le ringing ) 2-1-Effet de bloc 2-2-Effet d’oscillations parasites (ringing effect) 2-3 Flou 3-Evaluation subjective 3-1-Les méthodes subjectives d’évaluation de qualité peuvent être classées en deux grandes classes (valables pour les images et vidéos) 3-1-1-Méthodes catégorielles 3-1-2- Méthodes comparatives 4-Vidéo courte vs vidéo longue 5-Evaluation objective 5-1-Approches d’évaluation objective 6-Bases d’images dédies a l’évaluation de performance 6-1- LIVE 6-2 Base CSIQ 6-3- Base IVC 6-4- Base A57 6-5- Base Touyama 6-6- Base TID 2008 Conclusion Introduction 1-Evaluation objective 1-1-Mesures avec référence 1-2-Mesures sans référence 1-3-Mesures avec référence réduite 2-Les Métriques d’évaluation objective 2-1-PSNR 2-2-PSNR-HVS 2-3-Noise Quality Measure (NQM) 2-4-Weighted Signal to Noise Rate (WSNR) 2-5-Visual Signal to Noise Rate (VSNR) 2-6-Structural SIMilarity and Multi-scale SSIM 2-7-Visual Information Fidelity (VIP) 3-La performance des critères objective 3-1-Précision de la prédiction (predictionaccuracy) 3-2-monotonicité de la prévision (predictionmonotonicity) 3-3-Cohérence de la prévision (predictionconsistency) 4-Les critères d’évaluation des images fixes 4-1-Critères de qualité d’images avec référence complété 4-1-1-Critères de qualité non basés sur le SVH 4-1-2-Critères de qualité basés sur le SVH 4-2-Critères de qualité avec référence réduite 4-2-1-Critère de Carnec 4-2-2-Critère de Guna Wan et Granbori 4-3-Critères de qualité sans référence 4-3-1-Critère de Luo 5-Les critères d’évaluation des vidéos D1 5-1- La déférence entre l’image fixe et la vidéo 5-2-Critères de qualité avec référence complète 5-2-1-Critères de qualité non basés sur le SVH 5-2-2-Critères de qualité basés sur le SVH 5-3-Critères de qualité avec référence réduite 5-3-1-Critère de Webster et al. 5-3-2-Critère de Wolf et Pinson 5-4-Critères de qualité sans référence 5-4-1-Critère de Le Callet et al. 5-4-2-Critère de Sugimotoet al. 5-5-L’obtention d’une note de qualité Chapitre II : Le réseau de neurones Introduction 1-Définition 2- Historique 2-1- L’ombre 2-2- Le renouveau 2-3- La levée des limitations 2-4- La situation actuelle (1992) 3-L’aspect biologique du neurone 4- Composant (le neurone artificiel) 4-1- Structure 4-2- Comportement 4-3-Structure d’un neurone artificiel 4-4-Structures d’inter connexion 4-5-Architecture des principaux réseaux de neurones 4-5-1-Perceptron 4-5-2-L'associateur linéaire 4-5-3-Les réseaux récurrents 4-5-4-Les réseaux compétitifs 5-Apprentissage 5-1-Apprentissage supervisé 5-2-Apprentissage non-supervisé 5-3-Sur-apprentissage 6- Stratégies d’apprentissage 6-1-La mémorisation 6-2-La généralisations 7- Les avantages des RN 8-Les limites des RN 9-Les domaines d’application des RNs Conclusion Chapitre III : La conception Introduction 1-Description du notre projet 2- Base d’apprentissage 3-Architecture du système 4-Principe général 4-1-le prétraitement 4-1-1 calcule les métriques 4-1-2 sélections 4-2-fusion des métriques 4-2-1-Le 1er réseau de neurone 4-2-2-Le 2eme réseau de neurone Conclusion Chapitre IV : Implémentation Introduction 1-Environnement de développement 2-Outils de développement 3-structure de données 4- Les fonctions et les algorithmes 5- Interface Conclusion |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/246 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
