Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Double Recursion Algorithm to Image Restoration from Random Limited Frequency Data Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Image Quality Assessment of Enriched Tonal Levels Images

verfasst von : Jie Zhao, Wei Wen, Siamak Khatibi

Erschienen in: Image and Graphics

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The quality assessment of a high dynamic image is a challenging task. The few available no reference image quality methods for high dynamic range images are generally in evaluation stage. The most available image quality assessment methods are designed to assess low dynamic range images. In the paper, we show the assessment of high dynamic range images which are generated by utilizing a virtually flexible fill factor on the sensor images. We present a new method in the assessment process and evaluate the amount of improvement of the generated high dynamic images in comparison to original ones. The results show that the generated images not only have more number of tonal levels in comparison to original ones but also the dynamic range of images have significantly increased due to the measurable improvement values.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Real-Time Multi-camera Video Stitching Based on Improved Optimal Stitch Line and Multi-resolution Fusion
Nächstes Kapitel A Variational Model to Extract Texture from Noisy Image Data with Local Variance Constraints
Literatur
1.
2.
Mann, S., Picard, R.W.: On Being ‘undigital’ with digital cameras: extending dynamic range by combining differently exposed pictures. In: Proceedings of IS&T 46th Annual Conference, pp. 422–428 (1995)
3.
Debevec, P.E., Malik, J.: Recovering high dynamic range radiance maps from photographs. In: ACM SIGGRAPH 2008 Classes, p. 31. ACM Inc., Los Angeles (2008)
4.
Sá, A.M., Carvalho, P.C., Velho, L.: High Dynamic Range Image Reconstruction, pp. 1–54. Morgan Claypool Publishers, San Rafael (2008)
5.
6.
Wen, W., Khatibi, S.: Back to basics: towards novel computation and arrangement of spa-tial sensory in images. Acta Polytech. 56, 409–416 (2016)CrossRef
7.
Rossi, E.A., Roorda, A.: The relationship between visual resolution and cone spacing in the human fovea. Nat. Neurosci. 13, 156–157 (2010)CrossRef
8.
Deguchi, M., Maruyama, T., Yamasaki, F., Hamamoto, T., Izumi, A.: Microlens design using simulation program for CCD image sensor. IEEE Trans. Consum. Electron. 38, 583–589 (1992)CrossRef
9.
Donati, S., Martini, G., Norgia, M.: Microconcentrators to recover fill-factor in image photodetectors with pixel on-board processing circuits. Opt. Express 15, 18066–18075 (2007)CrossRef
10.
Goldstein, D.B.: Physical Limits in Digital Photography and camera design, Northlight Images (2009)
11.
Kate, D., Alan, C., Alexander, W., Werner, P.: Star report on Tone Reproduction and Physically Based Spectral Rendering: Eurographics (2002)
12.
Eilertsen, G., Mantiuk, R.K., Unger, J.: A comparative review of tone-mapping algorithms for high dynamic range video. Comput. Graph. Forum. 36, 565–592 (2017)CrossRef
13.
Banterle, F., Artusi, A., Sikudova, E., Bashford-Rogers, T., Ledda, P., Bloj, M., Chalmers, A.: Dynamic range compression by differential zone mapping based on psychophysical experiments. In: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Perception, pp. 39–46. ACM, New York (2012)
14.
Krawczyk, G., Myszkowski, K., Seidel, H.-P.: Lightness perception in tone reproduction for high dynamic range images. Comput. Graph. Forum. 24, 635–645 (2005)CrossRef
15.
Fattal, R., Lischinski, D., Werman, M.: Gradient domain high dynamic range compression. In: Proceedings of the 29th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, pp. 249–256. ACM, New York (2002)
16.
17.
Kundu, D., Ghadiyaram, D., Bovik, A.C., Evans, B.L.: No-reference image quality assess-ment for high dynamic range images. In: Proceedings of Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers (2016)
18.
Sheikh, H.R., Sabir, M.F., Bovik, A.C.: A statistical evaluation of recent full reference image quality assessment algorithms. IEEE Trans. Image Process. 15, 3440–3451 (2006)CrossRef
19.
Vu, P.V.: On the Use of Image Sharpness to Jpeg2000 No-reference Image Quality Assessment. Oklahoma State University, Oklahoma (2013)
20.
Vu, P.V., Chandler, D.M.: A fast wavelet-based algorithm for global and local image sharpness estimation. IEEE Signal Process. Lett. 19, 423–426 (2012)CrossRef
21.
Wang, Z., Simoncelli, E.P., Bovik, A.C.: Multiscale structural similarity for image quality assessment. In: Thrity-Seventh Asilomar Conference on Signals System Computers 2003, vol. 2, pp. 1398–1402 (2003)
22.
Virtanen, T., Nuutinen, M., Vaahteranoksa, M., Oittinen, P., Häkkinen, J.: CID2013: a database for evaluating no-reference image quality assessment algorithms. IEEE Trans. Image Process. 24, 390–402 (2015)MathSciNetCrossRef
23.
Devereux, V.G.: Limiting of YUV digital video signals. NASA STIRecon Technical report, N. 88 (1987)
24.
Netravali, A.N., Haskell, B.G.: Digital Pictures: Representation Compression and Standards. Springer, US (1995)CrossRef
25.
Judd, D.B.: Hue saturation and lightness of surface colors with chromatic illumination. JOSA 30, 2–32 (1940)CrossRef
26.
MacAdam, D.L.: Projective transformations of I. C. I. color specifications. JOSA 27, 294–299 (1937)CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Image Quality Assessment of Enriched Tonal Levels Images
verfasst von
Jie Zhao
Wei Wen
Siamak Khatibi
Copyright-Jahr
2017
Buch
Image and Graphics

Print ISBN: 978-3-319-71597-1

Electronic ISBN: 978-3-319-71598-8

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-71598-8_13