sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2020-3-22-27sapi-480Research ArticleОбработка информации и принятие решенийData processing and decision–makingВлияние типа искажения на оценку качества изображения при уменьшении его размеровInfluence of the distortion type on the image quality assessment when reducing its sizesАсатрянД. Г.AsatryanD. G.

Асатрян Давид Гегамович – доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Института проблем информатики и автоматизации НАН Армении, руководитель Научно-исследовательского центра критических технологий

dasat@ipia.sci.amАрутюнянМ. Е.HarutyunyanM. E.

Арутюнян Мариам Евгеньевна – доктор физико-математических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, заведующий отделом Теории информации и статистических моделей

armar@sci.amГолубЮ. И.GolubY. I.

Голуб Юлия Игоревна – кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник

6423506@gmail.comСтаровойтовВ. В.StarovoitovV. V.

Старовойтов Валерий Васильевич, доктор технических наук, профессор. главный научный сотрудник

Институт проблем информатики и автоматизации НАН Армении; Российско-Армянский университетАрменияInstitute for Informatics and Automation Problems of the National Academy of Sciences of Armenia; Russian-Armenian universityArmeniaИнститут проблем информатики и автоматизации НАН Армении.АрменияInstitute for Informatics and Automation Problems of the National Academy of Sciences of ArmeniaArmeniaОбъединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиБеларусьUnited institute of informatics problems of the National Academy of Sciences of BelarusBelarus202025092020032227Copyright © Асатрян Д.Г., Арутюнян М.Е., Голуб Ю.И., Старовойтов В.В., 20202020Асатрян Д.Г., Арутюнян М.Е., Голуб Ю.И., Старовойтов В.В.Asatryan D.G., Harutyunyan M.E., Golub Y.I., Starovoitov V.V.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/480

В статье представлено исследование влияния различных типов искажения и структурных свойств изображения на его качество при уменьшении его размеров. Для оценивания качества изображения используется метод сравнения с эталоном при помощи меры, основанной на близости значений параметров распределения Вейбулла, описывающего градиентные поля сравниваемых изображений. В качестве данных использовалась популярная база изображений TID2013, включающая 3000 изображений, искажённых 24 типами искажающих алгоритмов с пятью уровнями. Эксперименты выполнялись для пяти типов искажений, представленных в базе. Каждое изображение базы уменьшалось в 2, 4 и 8 раз двумя наиболее распространёнными методами и сравнивалось с изображениемориигиналом. Для принятия решения о корректности предлагаемой функции оценки качества, ее рассчитанные значения сравнивались с субъективными оценками MOS, предоставленными в базе TID2013. Сравнение осуществлялось при помощи коэффициента корреляции Спирмена. Показано, что средние значения корреляций по всем изображениям трёх типов искажений весьма высокие, в то время как для двух других типов искажений они неприемлемо низкие. Такая ситуация объясняется свойствами искажающих алгоритмов, в разной степени изменяющих структурные свойства изображений.

Продемонстрирована возможность сравнения изображений одной сцены, но разного разрешения.

In this paper, the influence of various types of distortion of an image on its quality while reducing its sizes, is investigated. To assess the image quality, it is proposed to use the method of comparison with the standard using a previously developed measure based on the proximity of the values of the parameters of the Weibull distribution, which describes the gradient field of the image. The well-known TID2013 image database was used as the material, which includes 3000 images distorted by 24 types of distorting algorithms with five levels. Each image of the base was reduced by 2, 4 and 8 times by the two most common methods and compared with the original image-original. The calculations were performed for five types of distortions implemented in the database. To make a decision on the acceptability of the applied quality measure, the calculated measure values were compared with the subjective quality ratings provided along with the documentation on the TID2013 database. The comparison was carried out using Spearman’s correlation coefficient. It is shown that the average values of correlations for all images at three types of distortions are very high, while for the other two they are unacceptably low. An attempt has been made to explain this situation by the properties of distorting algorithms that change the structural properties of the image to varying degrees.

The possibility of comparing images of the same scene, but with different resolutions, is demonstrated.

цифровое изображениеоценка качества изображенияуменьшение изображенияразрешение изображениякорреляция Спирменараспределение ВейбуллаDigital imageimage quality assessmentimage reductionimage resolutionSpearman correlationWeibull distribution.ReferencesPonomarenko N. Image database TID2013: Peculiarities, results and perspectives / N. Ponomarenko, L. Jin, O. Ieremeiev,N. Ponomarenko, L. Jin, O. Ieremeiev, V. Lukin, K. Egiazarian, J. Astola, B. Vozel, K. Chehdi, M. Carli, F. Battisti, C.-C. Jay Kuo // Signal Processing: Image Communication. – 2015. – V. 30. – P. 57–77.V. Lukin, K. Egiazarian, J. Astola, B. Vozel, K. Chehdi, M. Carli, F. Battisti, C.-C. Jay Kuo // Signal Processing: Image Communication. – 2015. – V. 30. – P. 57–77.Starovoitov F. V., Starovoitov V. V. Comparative analysis of no-reference quality measures for digital images // System analysis and applied information science. – 2017. – № 1. – С. 24–32.В. В. Старовойтов, Ф. В. Старовойтов. Сравнительный анализ безэталонных мер оценки качества цифровых изображений // Системный анализ и прикладная информатика. – 2017. – № 1. – C.24–32.Y. I. Golub, F. V. Starovoitov, V. V. Starovoitov. Impact of image size reducing for image quality assessment // System analysis and applied information science. – 2020. – № 2. – С. 35–45.Ю. И. Голуб, Ф. В. Старовойтов, В. В. Старовойтов. Влияние уменьшения размеров изображения на вычисление оценки его качества // Системный анализ и прикладная информатика. – 2020. – № 2. – С. 35–45.Asatryan D., Egiazarian K. Quality Assessment Measure Based on Image Structural Properties // Proc. of the International Workshop on Local and Non-Local Approximation in Image Processing, Finland, Helsinki, 2009. – P. 70–73.Asatryan D., Egiazarian K. Quality Assessment Measure Based on Image Structural Properties // Proc. of the International Workshop on Local and Non-Local Approximation in Image Processing, Finland, Helsinki, 2009. – P. 70–73.Asatryan D. G. Image blur estimation using gradient field analysis [In Russian]. Computer Optics. – 2017. – Vol. 41. – № 6. – P. 957–962.Асатрян Д. Г. Оценивание степени размытости изображения путём анализа градиентного поля // Компьютерная оптика. – 2017. – Том. 41. – № 6. – C.957–962.Аsatryan D. A Novel Technique for No-Reference Image Quality Assessment // Proceedings of International Conference on Computer Science and Information Technologies, 2019. – P. 201–203.Аsatryan D. A Novel Technique for No-Reference Image Quality Assessment // Proceedings of International Conference on Computer Science and Information Technologies, 2019. – P. 201–203.Asatryan D. Gradient-based technique for image structural analysis and applications // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43. – № 2. – P. 245–250.Asatryan D. Gradient-based technique for image structural analysis and applications // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43. – № 2. – P. 245–250.Asatryan D. Gradient-based technique for image structural analysis and applications // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43. – № 2. – P. 245–250.

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