Отрывок: Из сравнения коэффициентов детальности следу- ет, что детальность сжатого изображения уменьши- лась всего в 2,4 раза, но при этом визуальное качество значительно ухудшилось. Для оценки коэффициента детальности с учетом влияния ложных компонент предложен алгоритм, ос- нованный на оценке структурного подобия микробло- ков оригинального и искаженного изображений. На первом этапе выполняем идентификацию ак- тивных ...
Название : Cпособ оценки четкости фотореалистичных изображений с высоким разрешением
Другие названия : A method for assessing photorealistic image quality with high resolution
Авторы/Редакторы : Сай, С.В.
Ключевые слова : анализ изображений, суперразрешение, мелкие структуры, метрика искажений
Дата публикации : Янв-2022
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Сай, С.В. Способ оценки четкости фотореалистичных изображений с высоким разрешением / С.В. Сай // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 1. – С. 121-129. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-899.
Серия/номер : 46;1
Аннотация : В статье предлагается способ оценки четкости фотореалистичных изображений, основанный на сравнении коэффициента детальности оригинального и искаженного изображений. В алгоритме идентификации мелких структур оригинального изображения используются операции сегментации активных пикселей, к которым относятся точечные объекты, тонкие линии и фрагменты текстуры. Количество активных пикселей оценивается значением коэффициента детальности, которое определяется отношением активных пикселей к общему количеству пикселей изображения. Этот же алгоритм используется для вычисления значения коэффициента детальности искаженного изображения, и далее оценивается снижение четкости с помощью сравнения полученных значений. К особенностям способа относится то, что идентификация мелких структур и сегментация активных пикселей выполняется в нормированной системе N-CIELAB.Также в алгоритме учитывается влияние ложных микроструктур на результаты оценки реставрированного изображения. Рассматриваются особенности построения нейронных сетей SRCNN в задачах качественного повышения разрешения изображения с восстановлением мелких структур. Приводятся результаты анализа качества увеличенных изображений по традиционным метрикам PSNR и SSIM, а также по предлагаемому способу.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : 10.18287/2412-6179-CO-899
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Cposob-ocenki-chetkosti-fotorealistichnyh-izobrazhenii-s-vysokim-razresheniem-96075
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20220305\96075
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
15 Сай_SV(Pics)-KI-Lit-JuN-MI-MA-JuN2.pdf1.2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.