Bibliographic Metadata

Title
Evaluierung von Fehlermetriken für Image Matting / von Pamela Rott
Additional Titles
Evaluation of error metrics for Image Matting
AuthorRott, Pamela
CensorGelautz, Margrit ; Rhemann, Christoph
Published2009
Description86 Bl. : Ill., graph. Darst.
Institutional NoteWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2009
Annotation
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zsfassung in engl. Sprache
LanguageGerman
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Bildqualitätsbeurteilung / Image Matting
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-25887 Persistent Identifier (URN)
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Evaluierung von Fehlermetriken für Image Matting [1.31 mb]
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Abstract (German)

Image Matting zielt darauf ab, ein Vordergrundobjekt aus einem beliebigen Bild herauszulösen, welches als eine Kombination aus Vorder- und Hintergrund beschrieben wird. Das Resultat eines Mattingverfahrens ist eine Alpha Matte, welche den Einfluss des Vorder- sowie Hintergrundes an jedem Pixel im Bild definiert. Die Vielzahl der Mattingverfahren bringt Resultate von unterschiedlicher Qualität hervor.

Um die visuelle Qualität einer Alpha Matte festzustellen, können sowohl subjektive als auch objektive Evaluierungsverfahren eingesetzt werden.

Der Mensch spielt hier eine wesentliche Rolle, da das menschliche Auge Kriterien zur Beurteilung heranzieht, die entscheidender sein können als die pixelweise Differenz zum Referenzbild. Subjektive Evaluierungsverfahren in Form von Benutzerstudien sind jedoch sehr aufwändig, weshalb automatisierte Berechnungen notwendig sind. Diese Berechnungen werden aber nur dann erfolgreich sein, wenn die Bewertung des Menschen damit korreliert. Dies motiviert die Verwendung von HVS (Human Visual System)-basierten Methoden. In dieser Studie werden Faktoren wie die räumliche Verbundenheit (Connectivity), der Gradientenverlauf und die auftretenden Artefakte im Vorder- und Hintergrund herangezogen und durch eine Auswahl an Probanden sowie automatisierte Berechnungen bewertet. Anschließend werden die Resultate der Probanden und der automatisierten Berechnungen verglichen. Die Auswertung der Studie hat gezeigt, dass Objekte mit starker Verbundenheit und niedrigem Gradientenverlauf von den Probanden tendenziell als visuell hochwertig eingestuft werden. Traditionell verwendete pixelbasierte Fehlermaße korrelieren in diesem Fall nicht mit den Probanden und dementsprechend nicht mit der visuellen Wahrnehmung.

Bei der im Vorfeld getroffenen Annahme hingegen, dass Artefakte im Hintergrund störender wirken als im Vordergrund, konnte im Rahmen dieser Studie keine Einigkeit unter den Probanden festgestellt werden.

Abstract (English)

Image Matting aims to separate a foreground object from an arbitrary image, which is explained as a combination of foreground and background. The result of a matting procedure is an alpha matte, which defines the influence of foreground and background on every pixel. The variety of matting approaches creates results of different quality. To measure the visual quality of an alpha matte, one can use subjective and objective evaluation methods. The human viewer plays a decisive role, as the human eye uses criteria for evaluation which may be even more important than the pixel-wise difference to the reference image.

Subjective evaluations in the course of user studies are very time-consuming, thus automated calculations are necessary. These calculations will succeed, if they correlate with human perception. This motivates the use of methods that take the human visual system into account. In this work, a user study and automated calculations are conducted to infer the visual quality of matting results in the presence of three different classes of artefacts. These classes are spatial connectivity, gradient and possibly arising artefacts in foreground and background. Afterwards the results of study subjects and automated calculations are compared. The evaluation of the study has shown that objects with high connectivity and low gradient are classified as of high visual quality by experimentees. Traditionally used pixel-wise error measures do not correlate well with the visual quality as perceived by the study subjects. The assumption that artefacts in the background have a worse effect than those in the foreground, could not be confirmed by study subjects of the current study.

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