Una revisión de las métricas aplicadas en el procesamiento de imágenes
Evaluating images, after processing, is an important step in determining image quality, which is generally eval-uated using metrics. This article is based on the presentation of the metrics for the measurement and validation of image quality. A study of various quantitative metrics is conducted to i...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
2020
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=7591600 |
| Source: | RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, ISSN 2588-073X, Vol. 4, Nº. 3, 2020, pags. 267-273 |
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dialnet-ar-18-ART0001411471
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dialnet-ar-18-ART00014114712020-10-14Una revisión de las métricas aplicadas en el procesamiento de imágenesBatallas, Alberto LeónBermeo Paucar, JavierParedes Quevedo, JuanTorres Ordoñez, HenryMétricaprocesamiento de imágenessegmentacióncalidad de imagenMetricimage qualityimage processingsegmentationEvaluating images, after processing, is an important step in determining image quality, which is generally eval-uated using metrics. This article is based on the presentation of the metrics for the measurement and validation of image quality. A study of various quantitative metrics is conducted to improve changes in overall image sharpness and contrast, with the goal of automatically predicting perceived image quality. The validation met-rics presented are image compression, segmentation, and classification.La evaluación de las imágenes, después del procesamiento, es un paso importante para determinar la calidad de la imagen, que generalmente se evalúa utilizando métricas. Este artículo se basa en la presentación de las métricas para la medición y validación de la calidad de imagen. Se realiza un estudio de las diversas métricas cuantitativas para mejorar los cambios en el contraste y la nitidez de imágenes generales, con el objetivo de predecir automáticamente la calidad de imagen percibida. Las métricas de validación que se presentan son las de compresión de imagen, segmentación y clasificación.2020text (article)application/pdfhttps://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=7591600(Revista) ISSN 2588-073XRECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, ISSN 2588-073X, Vol. 4, Nº. 3, 2020, pags. 267-273spaLICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI
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RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, ISSN 2588-073X, Vol. 4, Nº. 3, 2020, pags. 267-273
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Evaluating images, after processing, is an important step in determining image quality, which is generally eval-uated using metrics. This article is based on the presentation of the metrics for the measurement and validation of image quality. A study of various quantitative metrics is conducted to improve changes in overall image sharpness and contrast, with the goal of automatically predicting perceived image quality. The validation met-rics presented are image compression, segmentation, and classification.
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