É uma tarefa importante avaliar a qualidade visual de imagens que sofreram algum tipo
de distorção durante sua aquisição, processamento, compressão ou armazenamento. Métricas
comuns para essa finalidade incluem a similaridade estrutural (SSIM), que compara duas
imagens através de sua informação estrutural. Muitos esforços vem sendo feitos para melhorar
o desempenho desta métrica e deixá-la mais parecida com a avaliação subjetiva feita pelo
sistema visual humano. Neste trabalho, interessamo-nos, particularmente, em melhorar o
desempenho da métrica SSIM, através do uso de algoritmos de otimização que nos indicaram
o melhor ajuste de parâmetros a ser feito. Observou-se que há potencialidade em alterar o
formato e o tamanho da matriz usada no cálculo da métrica SSIM. Nossos resultados mostram
que usar matrizes de outros tamanhos e formatos pode melhorar a métrica, já que as soluções
obtidas do problema de minização que propomos parecem indicar um caminho para se obter a
matriz ideal, que faz com que esta métrica se assemelhe, da melhor forma possível, à avaliação
feita pelo olho humano.
Description:
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica.
Universidade Federal de Santa Catarina.
Centro de Ciências Físicas e Matemáticas.
Departamento de Matemática.
