02 - Quantification couleur : comparaisons objectives et subjectives de différents algortithmes

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2424
Title: 02 - Quantification couleur : comparaisons objectives et subjectives de différents algortithmes
Author: LARABI, M-C.; MONTAGNE, C.; LELANDAIS, S.; SMOLARZ, A.; FERNANDEZ-MALOIGNE, C.; CORNU, P.
Abstract: Dans cette contribution, nous proposons d'évaluer la qualité de différents algorithmes de réduction de la palette couleur d'une image. Deux techniques originales sont particulièrement détaillées (avec deux variantes pour chacune d'elles) : l'une basée sur la transformation du boulanger et l'autre employant la matrice des palettes locales. Dans la campagne d'évaluation, les résultats de ces deux techniques sont comparés à ceux d'algorithmes standards tels que «median cut », « octree » et « split & merge ». L'évaluation se veut à la fois objective (utilisation d'une métrique et de descripteurs locaux de qualité) et subjective (utilisation d'expériences psycho-visuelles). En effet, l'usage seul d'une métrique n'intègre pas la notion de HVS (Human Visual System). La couleur étant davantage considérée comme propriété perceptuelle que comme donnée quantitative, une mesure classique ne peut décrire correctement l'altération que subit une image lors d'une réduction des couleurs. Les résultats de la campagne d'évaluation psycho-visuelle montrent une fois de plus que les métriques classiques sont souvent en contradiction avec la perception humaine de la couleur.
Description: This paper deals with quality assessment of color images dedicated to quantization algorithms. Two methods are described in details, one using the baker's transform and the other using the matrix of local pallets. In this assessment campaign, the results of the described techniques are compared to those of standard algorithms such as median cut, octree and split & merge. Both objective and subjective assessment are performed. The need of subjective evaluation comes from the fact that the usual metrics do not integrate the HVS (Human Visual System). While the color is more considered as perceptual property than a quantitative data, these standard metrics fail in describing image distortion. The preliminary results of the assessment campaign show that the described methods give good results with regards to the former ones.
Subject: Imagerie couleur, réduction des couleurs, comparaison de méthodes; Color image processing, color quantization, model comparison
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2004

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