論文の概要: A Novel No-Reference Image Quality Metric For Assessing Sharpness In Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10488v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 13:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 21:24:58.614739
• Title: A Novel No-Reference Image Quality Metric For Assessing Sharpness In Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像のシャープ性評価のための新しい非参照画像品質指標
• Authors: Lucas Gonzalo Antonel,
• Abstract要約: 本研究では,画像のシャープネスを評価することを目的とした,新しい非参照画像品質指標を提案する。 ノイズ、露光、コントラスト、画像内容の変動に対して頑健なように設計されており、明瞭なエッジに沿った勾配の正規化減衰率を測定する。 この指標は主に、シャープネスの人間の視覚的知覚と一致するように衛星画像のために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel no-reference image quality metric aimed at assessing image sharpness. Designed to be robust against variations in noise, exposure, contrast, and image content, it measures the normalized decay rate of gradients along pronounced edges, offering an objective method for sharpness evaluation without reference images. Primarily developed for satellite imagery to align with human visual perception of sharpness, this metric supports monitoring and quality characterization of satellite fleets. It demonstrates significant utility and superior performance in consistency with human perception across various image types and operational conditions. Unlike conventional metrics, this heuristic approach provides a way to score images from lower to higher sharpness, making it a reliable and versatile tool for enhancing quality assessment processes without the need for pristine or ground truth comparison. Additionally, this metric is computationally efficient compared to deep learning analysis, ensuring faster and more resource-effective sharpness evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像のシャープネスを評価することを目的とした,新しい非参照画像品質指標を提案する。 ノイズ, 露出, コントラスト, 画像内容の変動に対して頑健なように設計され, 明瞭なエッジに沿った勾配の正規化減衰率を測定し, 基準画像のないシャープネス評価の客観的手法を提供する。 主に、シャープネスの人間の視覚的知覚に合わせるために衛星画像のために開発されたこの指標は、衛星画像の監視と品質評価をサポートする。 様々な画像タイプや操作条件にまたがる人間の知覚との整合性において、優れた実用性と優れた性能を示す。 従来のメトリクスとは異なり、このヒューリスティックなアプローチは、画像のシャープさを低くから高く評価する方法を提供しており、プリズムやグラウンドの真実比較を必要とせずに、品質評価プロセスを改善するための信頼性と汎用性を提供する。 さらに、このメトリクスはディープラーニング解析と比較して計算的に効率的であり、より高速でリソース効率の高いシャープネス評価を確実にする。

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