Evaluación de calidad de imagen y vídeo de última generación con una métrica basada en un modelo de suma neuronal intrínsecamente no lineal
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Investigadores españoles desarrollan nueva métrica que mejora la evaluación automatizada de la calidad de imagen y vídeo.
Un equipo de científicos del Instituto de Óptica, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Madrid, y del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universitat Pompeu Fabra en Barcelona, ha desarrollado una métrica innovadora para evaluar la calidad de imágenes y videos. Esta métrica, basada en un modelo de suma neuronal intrínsecamente no lineal, podría revolucionar la forma en que se mide la calidad visual de imágenes y vídeos en la industria de los medios y en la investigación de la visión por computadora.
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La evaluación automática de la calidad de la imagen y el vídeo es hoy en día un desafío en las ciencias de la visión. Aunque los métodos de evaluación han avanzado significativamente en las últimas dos décadas, todavía existen deficiencias notables. En particular, estos métodos a menudo sufren de un rendimiento deficiente cuando se prueban en bases de datos diferentes a las que se utilizaron para su entrenamiento y tienen dificultades para predecir la calidad percibida de los observadores humanos en vídeos con alta velocidad de fotogramas.
![articulo-MBertalmio-metrica Dos imágenes de una mujer, una más pixelada que la otra, encima de ellas se puede leer: "Full Reference, How different do you see these images?"](https://www.io.csic.es/wp-content/uploads/2023/08/articulo-MBertalmio-metrica.jpg)
Los investigadores optimizaron esta métrica en una base de datos clásica de calidad de imagen y luego la probaron en otras tres bases de datos. Los resultados demostraron que su rendimiento iguala o supera a los métodos actuales de última generación. Además, ampliaron esta métrica de calidad de imagen al dominio temporal para la evaluación de la calidad del vídeo y obtuvieron resultados igualmente competitivos.
En particular, la métrica mostró un rendimiento excepcional en el desafiante conjunto de datos de calidad de video LIVE-YT-HFR, superando a todos los modelos de última generación. Por lo tanto, esta nueva métrica podría ser particularmente útil para evaluar la calidad de los vídeos de alta velocidad de fotogramas.
Esta investigación podría allanar el camino para la aplicación de modelos de neurociencia al diseño de algoritmos para evaluaciones de calidad de imagen y vídeo. Este enfoque innovador promete mejorar la precisión de estas evaluaciones y hacerlas más parecidas a la percepción humana.
Comunicación IO-CSIC
cultura.io@io.cfmac.csic.es
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