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 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Сай, С.В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-10 15:35:33 | - |
dc.date.available | 2022-03-10 15:35:33 | - |
dc.date.issued | 2022-01 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20220305\96075 | ru |
dc.identifier.citation | 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. | ru |
dc.identifier.uri | 10.18287/2412-6179-CO-899 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Cposob-ocenki-chetkosti-fotorealistichnyh-izobrazhenii-s-vysokim-razresheniem-96075 | - |
dc.description.abstract | 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. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 46;1 | - |
dc.subject | анализ изображений, суперразрешение, мелкие структуры, метрика искажений | ru |
dc.title | Cпособ оценки четкости фотореалистичных изображений с высоким разрешением | ru |
dc.title.alternative | A method for assessing photorealistic image quality with high resolution | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | 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 ... | - |
dc.classindex.scsti | 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.pdf | 1.2 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.