Оценка качества цифровых изображений изломов металлических объектов.


https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-4-11

Полный текст:




Аннотация

Рассматривается задача вычисления количественной оценки качества цифровых изображений изломов металлических объектов, зарегистрированных фотоаппаратом и цифровым микроскопом. Оценка качества выполняется в отсутствии эталонных изображений. В статье представлен подход, в основе которого лежит вычисление локальных оценок с последующим анализом их распределения. Исследованы разные варианты оценочных функций для резкости, яркости и контраста, описанные в отечественной и зарубежной литературе. Отобраны те из них, распределение которых унимодально. Показано, что среднее локальных оценок является приемлемой обобщающей характеристикой качества изображения, если они имеют нормальное (гауссово) распределение. В этом случае среднее является одним из его параметров. В ином случае более точными количественными характеристиками качества изображения могут служить параметры распределения Вейбулла. Предложенный подход позволяет более объективно делить множество изображений анализируемых объектов на две группы – имеющие удовлетворительное или неудовлетворительное качество для выполнения экспертных исследований по изображениям.


Об авторах

Ю. И. Голуб
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

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

Минск



В. В. Старовойтов
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

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

Минск



Список литературы

1. Голуб, Ю.И., Старовойтов В.В. Оценка качества цифровых изображений. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2023. – 252 с.

2. Kocić, J. Image quality parameters: A short review and applicability analysis / J. Kocić, I. Popadić, B. Livada // Proceedings of the 7th Intern. Scientifi Conf. on Defensive Technologies, Belgrade. – Belgrade, 2016. – P. 391-397.

3. Xu, S. No-reference/blind image quality assessment: a survey / S. Xu, S. Jiang, W. Min // IETE Technical Review. – 2017. – Vol. 34. – № 3. – P. 223-245.

4. Dumic, E. IQM2 – New image quality measure based on steerable pyramid wavelet transform and structural similarity index / E. Dumic, S. Grgic, M. Grgic // Signal, Image and Video Processing. – 2014. – V. 8. – № 6. – P. 1159–1168.

5. Terminals and subjective and objective assessment methods. Mean opinion score interpretation and reporting: ITU-T Rec. P.800.2 Series P. – 2016. – 18 p.

6. Methodologies for the subjective assessment of the quality of television images: ITU-R Rec. BT.500-15. – 2023. – 112 p.

7. Pertuz, S. Analysis of focus measure operators for shape-from-focus / S. Pertuz, D. Puig, M.A. Garcia // Pattern Recognition. – 2013. – Vol. 46. – № 5. – P. 1415–1432.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Голуб Ю.И., Старовойтов В.В. Оценка качества цифровых изображений изломов металлических объектов. «Системный анализ и прикладная информатика». 2024;(1):4-11. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-4-11

For citation: Golub Y.I., Starovoitov V.V. Image quality assessment of fractures of metallic objects «System analysis and applied information science». 2024;(1):4-11. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-4-11

Просмотров: 50

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-4923 (Print)
ISSN 2414-0481 (Online)