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dc.contributor.authorBekkari, foued-
dc.contributor.authorBoukhelkhal, Faiza-
dc.contributor.authorkennouna, Rihana-
dc.date.accessioned2023-09-21T09:30:27Z-
dc.date.available2023-09-21T09:30:27Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34218-
dc.description.abstractLes images jouent un rôle crucial dans de nombreuses applications dans divers domaines. Cependant, il est important d'évaluer la qualité car de multiples déformations peuvent se produire. Il existe certaines métriques, mais elles ne sont pas universellement efficaces pour toutes les images. Par conséquent, nous avons utilisé les résultats de certaines de ces mesures pour toutes les images de référence dans la base de données SCID comme données d'apprentissage pour la régression linéaire. Cette approche nous a permis de tirer parti des caractéristiques de ces métriques pour évaluer la qualité des images de manière générale. Les résultats obtenus avec à notre approche sur la base SCID montrent d'excellentes performances et une corrélation très satisfaisante avec les évaluations subjectives. ,en_US
dc.description.abstractتلعب الصور دو ًرا حاس ًما في العديد من التطبيقات في مجاالت مختلفة. ومع ذلك ، من األهمية بمكان تقييم جودة الصور نظ ًرا الحتمالية حدوث تشوهات متعددة فيها. هناك بعض المقاييس المستخدمة لتقييم جودة الصور ، ولكنها ليست فعالة بشكل عالمي لجميع الصور. وبالتالي ، قمنا باستخدام نتائج بعض هذه المقاييس لجميع الصور المرجعية في قاعدة بيانات كبيانات تعلم لتطبيق نموذج االنحدار الخطي. تمكننا هذه الطريقة من استغالل خصائص هذه المقاييس لتقييم جودة ًط أدا ا ًء الصور بشكل عام. أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام هذا النهج على قاعدة بيانات ممتا ًزا وارتبا جي ًدا مع التقييمات الشخصي-
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE KASDI MERBAH OUARGLAen_US
dc.subjectImage de contenu d’écranen_US
dc.subjectQualité d’imageen_US
dc.subjectÉvaluation objectiveen_US
dc.subjectRégressionen_US
dc.subjectlinéaireen_US
dc.subjectmultipleen_US
dc.titleÉvaluation de la qualité des images de contenu d'écran par une méthode de régressionen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

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