KCI등재
SCIE
SCOPUS
No-Reference Image Quality Assessment Using Independent Component Analysis and Convolutional Neural Network
저자
Chuang Zhang (Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ; Jiawei Xu (Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ; Xiaoyu Huang (Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ; 박형섭 (한림대학교)
발행기관
학술지명
Journal of Electrical Engineering & Technology(Journal of Electrical Engineering & Technology)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
462-471(10쪽)
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1
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제공처
As digital images have become a significantly primary medium in a broad area, there is a growing interest in the development of automatic objective image quality assessment (IQA) methods. In this paper, a novel no-reference IQA (NRIQA) algorithm is proposed based on independent component analysis and convolutional neural network. The proposed NRIQA algorithm consists of the following three steps: selection of some representative patches, extraction of the features of the selected image patches, and prediction of the image quality by exploiting the features. Initially, an image is divided into non-overlapping patches and then some patches are selected with the suitable property for assessing the overall image quality. In this paper, we refer to the selected patches as image quality patches. The largest infinity norm of the gradient of each image quality patch is employed as a basis when the image quality patches being selected. Second, we employ independent component analysis (ICA) to extract the features of image quality patches. At the last moment, a convolutional neural network (CNN) is applied to the independent component coefficients of image quality patches to predict the corresponding differential mean opinion score (DMOS). We compared the performance of the proposed NQIRM with other IQMs in terms of PCC, SROCC, and RMSE on the database LIVE2, CSIQ and TID2008/2013. The PCC, SROCC and RMSE values achieve respectively to 0.996, 0.999 and 6.011 on the database TID2013. The performance comparison results show the proposed NRIQM is superior to commonly used IQMs.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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학술지등록 | 한글명 : Journal of Electrical Engineering & Technology(JEET)외국어명 : Journal of Electrical Engineering & Technology | ||
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 학술지 통합 (기타) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.21 | 0.39 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.37 | 0.34 | 0.372 | 0.04 |
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