Quality Assessment Methodologies of Post-Processed Images

par Lukas Krasula

Thèse de doctorat en Sciences et technologies de l’information, et mathématiques

Sous la direction de Patrick Le Callet et de Milos Klima.

Le président du jury était Frédéric Dufaux.

Le jury était composé de Tomas Kratochvil, Stanislav Zvanovec, Nicolas Normand.

Les rapporteurs étaient Dragan Kukolj, Jiri Masopust.


  • Résumé

    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.


  • Résumé

    The vast majority of the work done in the field of quality assessment during last two decades has been dedicated to the quantification of the distortion caused by the processing of an image. The original image was, therefore, always considered to be of the best possible quality. In this kind of scenario, the notion of quality can be expressed as the fidelity of the processed version to the reference. However, some post-processing algorithms enable to adjust aesthetic properties of an image in order to enhance the perceived quality. In such cases, the best possible quality image is not available and the classical fidelity approach is no longer applicable. The goal of this thesis is to revise the quality assessment methodologies to cope with the challenges brought by the post-processing into the quality evaluation. The post-processing algorithms, relevant to the topic of this thesis, come from two groups – image enhancement, represented by image sharpening, and dynamic range compression (also known as tone-mapping) techniques. Both subjective and objective quality assessment methodologies applicable in these areas are studied and the suitable solutions, outperforming the state-of-the-art methods, are proposed. Moreover, a novel methodology for evaluating the performance of objective quality metrics, overcoming the shortcomings of the currently available methods, is presented.


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