sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2018-1-51-57sapi-203Research ArticleОбработка информации и принятие решенийData processing and decision–makingСЖАТИЕ ШИРОКОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ДИАПАЗОНА ЯРКОСТИ РАДАРНЫХ СНИМКОВCOMPRESSION OF HIGH DYNAMIC RANGE OF SAR IMAGESГолубЮ. И.GolubYu. I.6423506@gmail.comОбъединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиБеларусьUnited Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of BelarusBelarus201812062018015157Copyright © Голуб Ю.И., 20182018Голуб Ю.И.Golub Y.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/203

В статье представлены результаты экспериментов по сжатию широкого динамического диапазона яркости 16-битовых радарных снимков. Цели работы: сравнить и применить известные подходы сжатия широкого динамического диапазона яркости радарных снимков; выбор оптимальных параметров для алгоритмов сжатия динамического диапазона яркости радарных снимков; выбор безэталонной меры для оценки качества снимков после сжатия динамического диапазона. Были опробованы такие подходы тонального преобразования, как гамма-коррекция, оператор Ашихмина, µ-преобразование, а также безэталонные оценки качества. Результаты экспериментов представлены в статье. Был сделан вывод, что необходимы дальнейшие исследования и анализ различных функций и подходов к сжатию динамического диапазона яркости радарных снимков, т. к. описанные в статье подходы не дают стабильных и положительных результатов на всех имеющихся радарных изображениях. Также был сделан вывод о том, что после преобразования 16-битовых снимков очень сложно оценить, какое изображение лучше подходит для визуального восприятия человеком, и необходимо использовать безэталонную количественную оценку качества изображения.

The paper presents results of our experiments on compression of the high dynamic range SAR images. The range is equal to 16-bit. Objectives of study were comparison of known approaches to compression of the high dynamic range images; selection of optimal parameters for compression algorithms, and selection of a no-reference measure for image quality assessment after compression. Tone-mapping transformations like gamma correction, Ashikhmin-operator, mu-transformation, as well as no-reference image quality assessment measures were tested. The results of the experiments are presented in the article. It was concluded that further research and analysis of various functions and approaches to compression of dynamic range of SAR images is necessary, since including in the article approaches do not give stable and positive results on all SAR images. It was also concluded that after transformation 16-bit images, it is very difficult to estimate which image is better, and it is necessary to use no-reference image quality assessment measure.

радарные изображенияоператор тонального преобразованиясжатие динамического диапазонабезэталонная оценка качества изображенийSDRHDRradar imagesБРФФИ (Ф16СРБГ-004)ReferencesHoeffl , B. High-Dynamic-Range (HDR) Vision: Microelectronics, Image Processing, Computer Graphics / B. Hoefflinger // Springer Science & Business Media. – 16 февр. 2007 г. – 241 p.Hoeffl , B. High-Dynamic-Range (HDR) Vision: Microelectronics, Image Processing, Computer Graphics / B. Hoefflinger // Springer Science & Business Media. – 16 февр. 2007 г. – 241 p.Ashikhmin, M. A Tone Mapping Algorithm for High Contrast Images / M. Ashikhmin // Eurographics Workshop on Rendering. – 2002. – P. 1–11.Ashikhmin, M. A Tone Mapping Algorithm for High Contrast Images / M. Ashikhmin // Eurographics Workshop on Rendering. – 2002. – P. 1–11.Starovoitov, V. Comparative Analysis of Some Dynamic Range Reduction Methods for SAR Image Visualization / V. Starovoitov // Pattern Recognition and Information Processing. – February 2017. – P. 63–76.Starovoitov, V. Comparative Analysis of Some Dynamic Range Reduction Methods for SAR Image Visualization / V. Starovoitov // Pattern Recognition and Information Processing. – February 2017. – P. 63–76.Tumblin, J. et al. Tone reproduction for realistic images / J. Tumblin, H. Rushmeier // IEEE Computer Graphics and Applications. – Nov. 1993. – Vol. 13, № 6. – P. 42–48.Tumblin, J. et al. Tone reproduction for realistic images / J. Tumblin, H. Rushmeier // IEEE Computer Graphics and Applications. – Nov. 1993. – Vol. 13, № 6. – P. 42–48.Ferwerda, J. A. et al. An adaptation model for realistic image synthesis / J. A. Ferwerda, S. N. Pattanaik, P. Shirley, D. P. Greenberg // In SIGGRAPH ‘96 Proceedings. – P. 249–258.Ferwerda, J. A. et al. An adaptation model for realistic image synthesis / J. A. Ferwerda, S. N. Pattanaik, P. Shirley, D. P. Greenberg // In SIGGRAPH ‘96 Proceedings. – P. 249–258.Stockham, T. G. Image processing in the context of a visual model / T. G. Stockham // Proceedings of the IEEE. – July, 1972. – Vol.60, № 7. – P. 828–842.Stockham, T. G. Image processing in the context of a visual model / T. G. Stockham // Proceedings of the IEEE. – July, 1972. – Vol.60, № 7. – P. 828–842.Drago, F. Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes / F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen, N. Chiba // EUROGRAPHICS. – September, 2003. – Vol. 22, № 3. – P. 419–426.Drago, F. Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes / F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen, N. Chiba // EUROGRAPHICS. – September, 2003. – Vol. 22, № 3. – P. 419–426.Gregory, W. et al. A visibility matching tone reproduction operator for high dynamic range scenes / G. W. Larson, H. Rushmeier, C. Piatko // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – Vol.3, № 4. – Oct-Dec 1997. – P. 291–306.Gregory, W. et al. A visibility matching tone reproduction operator for high dynamic range scenes / G. W. Larson, H.Rushmeier, C. Piatko // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – Vol.3, № 4. – Oct-Dec 1997. – P. 291–306.Fattal, R. et al. Gradient Domain High Dynamic Range Compression / R. Fattal, D. Lischinski, M. Werman // Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, San Antonio, Texas. – July 23–26, 2002. – P. 249–256.Fattal, R. et al. Gradient Domain High Dynamic Range Compression / R. Fattal, D. Lischinski, M. Werman // Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, San Antonio, Texas. – July 23–26, 2002. – P. 249–256.Старовойтов, В. В. Сравнительный анализ безэталонных мер оценки качества цифровых изображений / В. В. Старовойтов, Ф. В. Старовойтов // Системный анализ и прикладная информатика. – 2017. – № 1. – С. 24–32.Starovoitov, V. Comparative Analysis of Some Dynamic Range Reduction Methods for SAR Image Visualization /V. Starovoitov // Pattern Recognition and Information Processing. – February 2017. – P. 63–76.Lambers, M. Adaptive Dynamic Range Reduction for SAR Images / M. Lambers, A. Kolb // 7th European Conference on Synthetic Aperture Radar. – 2008. – P. 1–4.Lambers, M. Adaptive Dynamic Range Reduction for SAR Images / M. Lambers, A. Kolb // 7th European Conference on Synthetic Aperture Radar. – 2008. – P. 1–4.Mane, T. Tone Mapping Methods: A Survey / T. Mane, S. S. Tamboli // International Conference on Recent Innovations in Engineering and Management. – 23 March 2016.Mane, T. Tone Mapping Methods: A Survey / T. Mane, S. S. Tamboli // International Conference on Recent Innovations in Engineering and Management. – 23 March 2016.Волков, А. В. Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений / А. В. Волков // Молодежный научно-технический вестник. – № 3. – Март 2014. – C. 1–7.Volkov, A. V. Methods for assessing the quality of image filtering / A. V. Volkov // Molodezhnyj nauchno-tehnicheskij vestnik. – № 3. – Mart 2014. – P. 1–7.ITU-R BT.709-5: Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange, June 2015. https:// www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en.ITU-R BT.709-5: Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange, June 2015. https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en.Yeganeh, H. Objective quality assessment of tone-mapped images / H. Yeganeh, Z. Wang // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Т. 22. – №. 2. – С. 657–667.Yeganeh, H. Objective quality assessment of tone-mapped images / H. Yeganeh, Z. Wang // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Т. 22. – №. 2. – С. 657–667.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.