Visual attention for quality prediction at fine spatio-temporal scales : from perceptual weighting towards visual disruption modeling

Visual attention for quality prediction at fine spatio-temporal scales : from perceptual weighting towards visual disruption modeling

Cette thèse revisite les relations entre les processus attentionnels visuels et la perception de qualité. Nous nous intéressons à la perception de dégradation dans des séquences d images et leur impact sur la perception de qualité. Plutôt qu un approcha globale, nous travaillons à une échelle spatio...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Rai kurlethimar Yashas (Auteur), Le Callet Patrick (Directeur de thèse), Dufaux Frédéric chercheur (Rapporteur de la thèse), Le Meur Olivier (Rapporteur de la thèse), Guérin-Dugué Anne (Membre du jury), Bull David R. (Membre du jury), Mitrea Mihai (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Université Bretagne Loire 2016-2019 (Autre partenaire associé à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Visual attention for quality prediction at fine spatio-temporal scales : from perceptual weighting towards visual disruption modeling / Yashas Rai kurlethimar; sous la direction de Patrick Le Callet
Publié : 2017
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique et applications : Nantes : 2017
Sujets :
Traitement d'images
Streaming interactif
Disruption visiuelle
Affichage foveal
Carte-de-Saliance
Modèle-Saccadique
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2017NANT4027/document