Critères de qualité d'images couleur avec référence réduite perceptuelle générique

Les images numériques occupent une importance croissante dans les moyens d'information. Pour les images destinées à l'homme, il est nécessaire de disposer de méthodes capables d'évaluer la qualité des images afin d'adapter les traitements (compression, amélioration d'images) et de mesurer la qualité de service des transmissions. Pour être efficaces, ces méthodes (appelées "critères de qualité") doivent produire des notes de qualité se rapprochant le plus possible des notes de qualité données par des observateurs humains (durant des tests d'évaluation subjective de la qualité). Nous proposons des critères de qualité basés sur un modèle organisationnel et fonctionnel du système visuel humain. Ce modèle décrit les différentes étapes de la vision : de l' œil jusqu'au cortex visuel qui comprend les aires V1, V2, la voie ventrale et la voie dorsale. L'innovation de ces critère réside dans l'extraction, dans une image représentée dans un espace perceptuel, de traits caractéristiques comparables à ceux utilisés par le système visuel humain. Une mesure de similarité entre les traits caractéristiques d'une image originale et ceux d'une image dont la qualité est à évaluer permet de produire la note de qualité. Plusieurs mesures de similarité ont été testées, chacune utilisant différents traits caractéristiques et conduisant au développement d'un critère de qualité particulier. Ces traits caractéristiques constituent une référence réduite de l'image qui peut, dans un contexte de transmission, être transmise en même temps que l'image dégradée afin d'évaluer la qualité de l'image dégradée. Les résultats montrent, sur deux bases d'images notées (contenant des images et leurs notes subjectives de qualité), une corrélation importante entre certaines mesures de similarité testées et les notes subjectives. La taille de la référence réduite est paramétrable et une quantification de cette référence réduite permet de diminuer encore sa taille en gardant de bonnes performances. Notre travail a été intégré au sein de deux applications afin d'évaluer la qualité d'images et de compresser des images en choisissant la qualité des images après compression / décompression.Digital images are widely used in information media. For images that target human observers, it is necessary to hold methods that can assess image quality in order to adapt image processing (image compression, image enhancement) and measure the quality of transmission services. To be efficient, these methods (called "quality criteria") must produce quality scores in close relation with subjective quality scores given by human observers (during subjective quality evaluation tests). We propose new quality criteria based on a functional and organisational model of the human visual system. This model describes the different stages of vision : from the eye to the visual cortex which contains the V1 and V2 areas, the ventral pathway and the dorsal pathway. The novelty of these new quality criteria resides in the extraction, from an image represented in a perceptual space, of features that can be compared to the ones used by the human visual system. A similarity measure between features from an original image and features from a test image (whom quality is to be assessed) enables to produce the quality score. Several similarity measures have been tested, each one using different features and so, leading to the development of a particular quality criterium. These features constitute a reduced reference of the image which can, in a transmission context, be transmitted with the distorted image so that the quality of this latter can be assessed. Results show, on two different scored images bases (containing both images and their subjective quality scores), an important correlation between some similarity measures that have been tested and subjective scores. The size of reduced references is flexible and a quantification of this reduced reference lowers its size while preserving good performances. Our work has been integrated in two applications in order to assess images quality and to compress images while choosing the quality of output images.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocSudocFranceF