| Title: | Cпособ оценки четкости фотореалистичных изображений с высоким разрешением |
| Other Titles: | A method for assessing photorealistic image quality with high resolution |
| Authors: | Сай, С.В. |
| Issue Date: | Jan-2022 |
| Publisher: | Самарский национальный исследовательский университет |
| 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. |
| Series/Report no.: | 46;1 |
| 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. |
| URI: | 10.18287/2412-6179-CO-899 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22771 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 15 Сай_SV(Pics)-KI-Lit-JuN-MI-MA-JuN2.pdf | 1.2 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.