A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva. / Objective image quality evaluation is of special interest in many image applications, for example for image compression, where it can be used to control the rate in order to keep a tradeoff between lost of data and image quality; another example is in the application of watermarks, i.e., introduction of descriptive information used to guarantee the authenticity of an image, that must be invisible to the observer who looks at the image. SSIM (Structural SIMilarity) index is a full-reference image quality assessment metric developed to evaluate gray images. This work investigates the application of SSIM in the evaluation of color images. Therefore, four different color spaces are tested RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. Initially SSIM is calculated individually for each one of color spaces channels. Then, inspired in (1), the results of the SSIM in the individual channels are combined in a unique result the so called Composite SSIM. Finally, in order to improve the correlations between, calculated using CIELAB color space, together with SSIM. Three color image databases, LIVE, IVC and TID, were employed in the tests in order to confer solidity to the results. The evaluation of the results is made using VQEG (Video Quality Experts Group) methodology, developed for video quality evaluation with an adaptation regarding the time dimension that does not exist in the image domain. The conclusions from the work were that SSIM performs better in the evaluation of color images when applied to luminance channel of YCbCr, Lαβ and especially to CIELAB color spaces. It was also concluded that the use of just noticeable difference concept improve objective assessment results.

A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva. / Objective image quality evaluation is of special interest in many image applications, for example for image compression, where it can be used to control the rate in order to keep a tradeoff between lost of data and image quality; another example is in the application of watermarks, i.e., introduction of descriptive information used to guarantee the authenticity of an image, that must be invisible to the observer who looks at the image. SSIM (Structural SIMilarity) index is a full-reference image quality assessment metric developed to evaluate gray images. This work investigates the application of SSIM in the evaluation of color images. Therefore, four different color spaces are tested RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. Initially SSIM is calculated individually for each one of color spaces channels. Then, inspired in (1), the results of the SSIM in the individual channels are combined in a unique result the so called Composite SSIM. Finally, in order to improve the correlations between, calculated using CIELAB color space, together with SSIM. Three color image databases, LIVE, IVC and TID, were employed in the tests in order to confer solidity to the results. The evaluation of the results is made using VQEG (Video Quality Experts Group) methodology, developed for video quality evaluation with an adaptation regarding the time dimension that does not exist in the image domain. The conclusions from the work were that SSIM performs better in the evaluation of color images when applied to luminance channel of YCbCr, Lαβ and especially to CIELAB color spaces. It was also concluded that the use of just noticeable difference concept improve objective assessment results.

<p>  </p> <p>The prevalence of obesity and type 2 diabetes has increased worldwide over the last decades. Sugar-sweetened beverages are especially problematic in the development of obesity and type 2 diabetes. Although the proportion of Americans consuming SSB regularly has been steadily declining, added sugar intake still remains above recommendations by the Dietary Guidelines for Americans and World Health Organization. However, alternatives to SSB exist on the market. For many years, the primary alternatives to SSB were low-calorie sweetened beverages, with sweetness replacers such as aspartame or sucralose. In recent years, options that are less sweet or unsweetened (instead of alternatively sweetened) have become increasingly available. These less-sweet beverages are available in similar packaging and at similar cost as SSB. Thus, these less-sweet beverages may be ideal options to reduce added sugar in the diet. However, few studies have tested switching consumers from SSB to less-sweet beverages (rather than low-calorie sweetened beverages or plain water), and thus the acceptability and implications of this dietary change are minimally documented. In this work, we tested less sweet soda-like beverages and unsweetened sparkling waters for potential to replace SSB. First, we showed that small reductions in sweetness in cola-flavored sodas are noticeable to individuals, meaning that any switch from SSB to less-sweet options will likely need to be overt to the consumer. Next, we conducted a 12-week intervention with adolescents, which showed that replacing SSBs with unsweetened sparkling waters leads to increased liking of less-sweet sodas and shifts in the ideal level of sweetness towards lower sugar concentrations. Building on these results, our final study shows that even just 2 weeks is enough time to induce these changes in acceptance of less sweetness in sodas, if a consumer prefers the higher concentrations of sugar at the beginning of the intervention (a “sweet liker”). Future studies are needed to evaluate how replacing SSB with less sweet options, leading to shifts in sweetness preference, might influence overall diet and risks for diet-related chronic diseases.</p>