Avaliação Automática da Qualidade de Imagens de Alta Resolução Sem
Referência
Qualidade de imagem; Sem referência; BRISQUE; OCPP; DIQA.
Um dos grandes desafios nas áreas de visão computacional e processamento de ima-
gens é desenvolver métodos para modelar corretamente o sistema visual humano. Um dos
processos existentes na modelagem do sistema visual humano é a avaliação da qualidade
de uma imagem, processo complexo por envolver elementos objetivos e subjetivos. Dentre
as abordagens de avaliação automática da qualidade de imagens da literatura, neste tra-
balho é utilizada a avaliação da qualidade de imagens sem referência, aplicada a imagens
geradas por dispositivos móveis. Nos últimos anos, houve um avanço na tecnologia das
câmeras de tais dispositivos, possibilitando a captura de imagens de alta resolução. Nesse
contexto, foi avaliado o comportamento de métodos de avaliação automática da qualidade
de imagens quando aplicados a imagens de alta resolução. Na literatura foram encontrados
vários modelos, dentre os quais destacamos: (1) BRISQUE, (2) OCPP, e (3) DIQA. Para
modelos baseados em inteligência artificial, foram utilizadas para treinamento as bases de
dados públicas e amplamente utilizadas nesse contexto, como: LIVE IQA, LIVE in the
Wild e KonIQ-10K. Não existem bases conhecidas de imagens de alta resolução. Dessa
forma, os resultados da aplicação desses modelos a tais imagens foram bastante incoeren-
tes, como é apresentado nesta Dissertação. Sugere-se que pesquisas posteriores abordem
modelos de aprendizagem profundo que visem corrigir os problemas encontrados no DIQA
para torná-lo mais eficiente em termos de acurácia e velocidade de processamento.