Quality Assessment Methodologies of Post-Processed Images
Lukáš Krasula · 2017
Ces vingt dernières années, la grande majorité des travaux réalisés dans le domaine de l’analyse de la qualité a été consacrée à la quantification de la distortion engendrée par le traitement d’une image. Par conséquent, l’image originale était toujours considérée comme étant de la meilleure qualité possible. Dans ce genre de scénario, la notion de qualité peut être exprimée comme la fidélité de la version traitée à sa version de référence. Cependant, des algorithmes de post-traitement permettent d’ajuster les propriétés esthétiques d’une image afin d’améliorer la qualité perceptible. Dans ce cas, il n’existe pas d’image ayant la meilleure qualité possible, et l’approche classique basée sur la fidélité ne peut plus être utilisée. L’objectif de cette thèse est de corriger les méthodologies d’analyse de la qualité afin de résoudre les difficultés d’évaluation de qualité que soulève le post-traitement. Les algorithmes de post-traitement, en rapport avec le sujet de cette thèse, proviennent de deux groupes : l’amélioration d’image, caractérisée par l’accentuation du contraste, et les techniques de compression de la plage dynamique (également appelée mappage tonal). Les méthodologies de l’analyse de qualité applicables dans ces domaines, tant subjectives qu’objectives, y sont étudiées, et les solutions proposées permettent de surpasser les méthodes les plus récentes. De plus, une nouvelle méthodologie est présentée afin d’évaluer les performances des indicateurs de la qualité objective, corrigeant les défauts des méthodes actuellement utilisées.