Note publique d'information : Cette étude traite de l’évaluation locale des distorsions perceptuelles, de l’évaluation
globale de la qualité visuelle, et de l’influence de l'attention visuelle en évaluation
de qualité.Afin d’évaluer localement les distorsions dans les images, nous avons simplifié
un modèle existant du système visuel humain en utilisant la transformée en ondelettes
et nous avons proposé une meilleure modélisation des effets de masquage par la prise
en compte du masquage semi-local. A partir de ces modèles, nous avons conçu et validé
des métriques de qualité d’images. Pour les vidéos, nous avons conçu une méthode d'évaluation
locale des distorsions temporelles reposant sur un cumul temporel court terme des
distorsions spatiales. Celui-ci simule l'évaluation des distorsions via des mécanismes
de sélection de l'attention visuelle. Une métrique de qualité s’appuyant sur cette
méthode a été conçue et validée. Celle-ci est basée sur un cumul temporel long terme
incorporant un comportement asymétrique et un effet de saturation perceptuelle. L’influence
de l’attention visuelle sur l’évaluation de la qualité a été analysée à partir des
données issues de tests oculométriques réalisés sur des images et sur des vidéos,
en exploration libre et en tâche de qualité. Les résultats ont confirmé, entre autres,
l'influence de la tâche de qualité sur le déploiement de l'attention visuelle. L'impact
de l'attention visuelle sur l’évaluation objective de la qualité a également été étudié
en utilisant l'information de saillance réelle. Nous avons montré qu’une simple pondération
linéaire des distorsions par l'attention visuelle ne permettait pas d'améliorer clairement
les performances des métriques de qualité
Note publique d'information : This study deals with the local evaluation of perceptual distortions, the overall
visual quality assessment and the influence of visual attention in viusal quality
assessment. To locally evaluate distortions in images, we have simplified an existing
human visual system model using wavelet transform and we have proposed an improved
visual masking model that takes into account both semi-local masking and contrast
masking. From these models, we have designed and tested several image quality metrics.
Regarding videos, we have developed a new method to locally evaluate the spatio-temporal
distortions. This method is based on a short-term temporal pooling of spatial distortions
which simulates the evaluation of distortions through some selection mechanisms of
visual attention. A video quality metric based on this method has been designed and
validated. It is based on a longterm temporal pooling incorporating perceptual saturation
and asymmetric behavior. In order to study visual attention in subjective and objective
visual quality assessment, eye-tracking experiments on images and videos have been
conducted both in free task and quality task. From collected data we have studied
the visual attention deployed in the different configurations. The results have confirmed,
among others, the influence of the quality task on deployment of visual attention.
The impact of visual attention in the construction of the quality judgment has also
been studied using the real saliency information. Results show that, both with images
and videos, a simple linear weighting of distortions by the visual attention does
not clearly improve performances of objective quality metrics
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