Utilizando modelos bottom-up de atenção visual para análise de qualidade visual

Abstract

Ao observar uma cena o olho humano normalmente ltra a grande quantidade de informações visuais presente e concentra sua atenção em regiões consideradas salientes. Acredita-se que distorções visuais que afetam áreas menos salientes da imagem são menos visíveis e, portanto, menos irritantes. Neste trabalho, nós investigamos os benefícios da incorporação da atenção visual por meio de mapas de saliência, gerados por diferentes modelos computacionais, em métricas de qualidade de imagem e vídeo. Os resultados obtidos demonstram que a incorporação dos mapas de saliência melhoram o desempenho das métricas, mas esta melhora depende do desempenho do modelo de atenção visual utilizado. Também é proposto uma métrica de qualidade de imagem baseada nas característica analisadas pelo modelo computacional de atenção visual de Itti. Dentre as métricas testadas A métrica proposta tem o melhor desempenho para o banco de dados TID2013.