Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1024
Назив: Blind DIBR-synthesized Image Quality Assessment using multi-scale DoG and GRNN
Аутори: Sandic-Stankovic D.
Bokan, Dejan 
Kukolj, Dragan 
Датум издавања: 21-дец-2018
Часопис: 2018 14th Symposium on Neural Networks and Applications, NEUREL 2018
Сажетак: © 2018 IEEE. In this paper, we explore the suitability of multi-resolution and multi-scale band-pass image representation generated by difference of Gaussian (DoG) operator for blind image quality assessment model. The developed model is based on general regression neural network (GRNN). The proposed model is consistent with human perception when evaluated on DIBR-synthesized image dataset.
URI: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1024
ISBN: 9781538669747
DOI: 10.1109/NEUREL.2018.8587020
Налази се у колекцијама:FTN Publikacije/Publications

Приказати целокупан запис ставки

SCOPUSTM   
Навођења

2
проверено 03.05.2024.

Преглед/и станица

30
Протекла недеља
1
Протекли месец
6
проверено 10.05.2024.

Google ScholarTM

Проверите

Алт метрика


Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.