Métricas em Processamento de Imagens

Abstract

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.