LEADER 04795nam 2200517 450 001 996495561703316 005 20230305182155.0 010 $a981-19-3347-2 035 $a(MiAaPQ)EBC7119895 035 $a(Au-PeEL)EBL7119895 035 $a(CKB)25179632200041 035 $a(PPN)265856558 035 $a(EXLCZ)9925179632200041 100 $a20230305d2022 uy 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aQuality assessment of visual content /$fKe Gu, Hongyan Liu and Chengxu Zhou 210 1$aSingapore :$cSpringer,$d[2022] 210 4$d©2022 215 $a1 online resource (256 pages) 225 1 $aAdvances in computer vision and pattern recognition 311 08$aPrint version: Gu, Ke Quality Assessment of Visual Content Singapore : Springer,c2022 9789811933462 320 $aIncludes bibliographical references. 327 $aIntro -- Preface -- Contents -- Acronyms -- 1 Introduction -- 1.1 Quality Assessment of Traditional Images -- 1.2 Quality Assessment of Screen Content Images -- 1.3 Quality Assessment of 3D-Synthesized Images -- 1.4 Quality Assessment of Sonar Images -- 1.5 Quality Assessment of Enhanced Images -- 1.6 Quality Assessment of Light-Field Images -- 1.7 Quality Assessment of Virtual Reality Images -- 1.8 Quality Assessment of Super-Resolution Images -- References -- 2 Quality Assessment of Screen Content Images -- 2.1 Introduction -- 2.2 Methodology -- 2.2.1 Full-Reference QA of Screen Content Images -- 2.2.2 Reduced-Reference QA of Screen Content Images -- 2.2.3 No-Reference QA of Screen Content Images -- 2.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 2.3.1 Testing Database -- 2.3.2 Performance Comparison and Analysis -- 2.4 Conclusion -- References -- 3 Quality Assessment of 3D-Synthesized Images -- 3.1 Introduction -- 3.2 Methodology -- 3.2.1 NSS-Based NR 3D-Synthesized Image QA -- 3.2.2 Transform Domain-Based NR 3D-Synthesized Image QA -- 3.2.3 Structure Variation-Based NR 3D-Synthesized Image QA -- 3.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 3.3.1 DIBR-Synthesized Image Database -- 3.3.2 Performance Comparison and Analysis -- 3.4 Conclusion -- References -- 4 Quality Assessment of Sonar Images -- 4.1 Introduction -- 4.2 Methodology -- 4.2.1 Full-Reference QA of Sonar Images -- 4.2.2 Semi-Reference QA of Sonar Images -- 4.2.3 Partial-Reference QA of Sonar Images -- 4.2.4 No-Reference QA of Sonar Images -- 4.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 4.3.1 The Sonar Image Database -- 4.3.2 Performance Comparison and Analysis -- 4.4 Conclusion -- References -- 5 Quality Assessment of Enhanced Images -- 5.1 Introduction -- 5.2 Methodology -- 5.2.1 Database Set-Up -- 5.2.2 Objective QA of Enhanced Images. 327 $a5.2.3 Enhanced Image QA Based on the Enhancement Technology -- 5.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 5.3.1 CCID 2014 Database -- 5.3.2 Performance Comparison and Analysis -- 5.4 Conclusion -- References -- 6 Quality Assessment of Light-Field Image -- 6.1 Introduction -- 6.2 Methodology -- 6.2.1 FR QA of LF Images -- 6.2.2 RR QA of LF Images -- 6.2.3 NR LF Image QA Based on Spatial-Angular Measurement -- 6.2.4 Tensor Oriented NR LF Image QA -- 6.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 6.3.1 Elaborated SMART Database -- 6.3.2 Performance Comparison and Analysis -- 6.4 Conclusion -- References -- 7 Quality Assessment of Virtual Reality Images -- 7.1 Introduction -- 7.2 Methodology -- 7.2.1 Subjective QA of VR Images -- 7.2.2 Objective QA of VR Images -- 7.2.3 Subjective-Objective QA of VR Images -- 7.2.4 Cross-Reference Stitching QA -- 7.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 7.3.1 Performance Comparison and Analysis -- 7.4 Conclusion -- References -- 8 Quality Assessment of Super-Resolution Images -- 8.1 Introduction -- 8.2 Methodology -- 8.2.1 Creation of the QA Database for SR Image -- 8.2.2 QA of SR Image Based on Deep Learning -- 8.2.3 Natural Statistics-Based SR Image QA -- 8.3 Comparison and Analysis of Algorithm Performance -- 8.3.1 Performance Comparison and Analysis -- 8.4 Conclusion -- References. 410 0$aAdvances in computer vision and pattern recognition. 606 $aComputer graphics 606 $aComputer vision 606 $aImage processing 615 0$aComputer graphics. 615 0$aComputer vision. 615 0$aImage processing. 676 $a006.6869 700 $aGu$b Ke$01262570 702 $aLiu$b Hongyan 702 $aZhou$b Chengxu 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a996495561703316 996 $aQuality assessment of visual content$93041738 997 $aUNISA LEADER 03827 am 2200517 n 450 001 9910131550303321 005 20141107 010 $a2-11-139869-1 035 $a(CKB)3710000000491100 035 $a(FrMaCLE)OB-deps-333 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/43765 035 $a(PPN)189313145 035 $a(EXLCZ)993710000000491100 100 $a20150921j|||||||| ||| 0 101 0 $afre 135 $auu||||||m|||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aConceptualisation statistique du champ de la culture /$fValérie Deroin 210 $aParis $cDépartement des études, de la prospective et des statistiques$d2014 215 $a1 online resource (12 p.) 330 $aLa définition du champ statistique de la culture a fait l?objet de travaux européens de 2009 à 2011, après que les nomenclatures nationales (nomenclature d?activités françaises, NAF Rév. 2) et européenne (nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne, NACE Rév. 2) ont été rénovées en 2008. Sous l?égide d?Eurostat, l?Office statistique de l?Union européenne, un groupe de travail européen (Task Force 1) a conçu la structure du nouveau cadre statistique européen constitué d?une trentaine d?activités culturelles, dans un souci d?harmonisation des outils méthodologiques et pour garantir une meilleure comparabilité des résultats publiés. Le cadre européen s?insère dans le cadre international défini par l?Unesco pour les statistiques culturelles et croise dix domaines culturels ? patrimoine culturel, archives, bibliothèques, livre et presse, arts plastiques, audiovisuel et multimédia, architecture, création publicitaire, artisanat d?art ? avec six fonctions économiques : création, production et édition, diffusion et commercialisation, conservation, formation, administration et management culturels. La publication revient sur les différentes nomenclatures existantes en France, en Europe et à l?échelon international et précise leur principe d?emboîtement. Publiée conjointement dans la collection « Culture études » du DEPS, Approche statistique européenne de la culture est la synthèse des travaux du réseau européen de statistique ESSnet-Culture et vient compléter utilement le présent document méthodologique. After the national and European classification systems were revised in 2008 (the French Classification of Activities, NAF-Rev.2, and the Statistical Classification of Economic Activities in the European Community, NACE Rev.2 respectively), a number of European works defining a statistical reference framework for culture were conducted between 2009 and 2011. Under the aegis of Eurostat (the Statistical Office of the European Union), a? 606 $aPolitical Science Public Admin. & Development 606 $aPublic Administration 606 $astatistiques culturelles 606 $aEurostat 606 $aDEPS 606 $aEurostat (Statistical office of the European Union) 606 $acultural statistics 610 $aEurostat (Statistical office of the European Union) 610 $acultural statistics 615 4$aPolitical Science Public Admin. & Development 615 4$aPublic Administration 615 4$astatistiques culturelles 615 4$aEurostat 615 4$aDEPS 615 4$aEurostat (Statistical office of the European Union) 615 4$acultural statistics 700 $aDeroin$b Valérie$01284706 701 $aChaintreau$b Jean-François$01287951 801 0$bFR-FrMaCLE 906 $aBOOK 912 $a9910131550303321 996 $aConceptualisation statistique du champ de la culture$93030485 997 $aUNINA