Влияние типа искажения на оценку качества изображения при уменьшении его размеров
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2020-3-22-27
Аннотация
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.
Об авторах
Д. Г. АсатрянАрмения
Асатрян Давид Гегамович – доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Института проблем информатики и автоматизации НАН Армении, руководитель Научно-исследовательского центра критических технологий
М. Е. Арутюнян
Армения
Арутюнян Мариам Евгеньевна – доктор физико-математических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, заведующий отделом Теории информации и статистических моделей
Ю. И. Голуб
Беларусь
Голуб Юлия Игоревна – кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник
В. В. Старовойтов
Беларусь
Старовойтов Валерий Васильевич, доктор технических наук, профессор. главный научный сотрудник
Список литературы
1. Ponomarenko N. Image database TID2013: Peculiarities, results and perspectives / N. Ponomarenko, L. Jin, O. Ieremeiev,
2. 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.
3. В. В. Старовойтов, Ф. В. Старовойтов. Сравнительный анализ безэталонных мер оценки качества цифровых изображений // Системный анализ и прикладная информатика. – 2017. – № 1. – C.24–32.
4. 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.
5. 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.
6. Асатрян Д. Г. Оценивание степени размытости изображения путём анализа градиентного поля // Компьютерная оптика. – 2017. – Том. 41. – № 6. – C.957–962.
7. 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.
8. Asatryan D. Gradient-based technique for image structural analysis and applications // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43. – № 2. – P. 245–250.
Дополнительные файлы
Для цитирования: Асатрян Д.Г., Арутюнян М.Е., Голуб Ю.И., Старовойтов В.В. Влияние типа искажения на оценку качества изображения при уменьшении его размеров. «Системный анализ и прикладная информатика». 2020;(3):22-27. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2020-3-22-27
For citation: Asatryan D.G., Harutyunyan M.E., Golub Y.I., Starovoitov V.V. Influence of the distortion type on the image quality assessment when reducing its sizes. «System analysis and applied information science». 2020;(3):22-27. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2020-3-22-27
Обратные ссылки
- Обратные ссылки не определены.