Previous Page  7 / 12 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 12 Next Page
Page Background

спектра изображения. На последнем этапе подготовленные отдель-

но амплитудный и фазовый спектры объединяются в фурье-образ, к

которому применяется обратное фурье-преобразование.

Вычислительные эксперименты.

Такие эксперименты были про-

ведены на реальных космических изображениях, прошедших стан-

дартную процедуру предварительной обработки, которая включает

в себя атмосферную и радиометрическую коррекции, специальные

методы подавления шумов и улучшения качества изображения не

использовались. Проверка подходов осуществлялась следующим обра-

зом.

Эталонное

изображение высокого разрешения

T

передискретизо-

вывалось в исходное изображение низкого разрешения

I

. Этим моде-

лировалось изображение низкого разрешения при известном лучшем.

В качестве опорного изображения принималось изображение высокого

разрешения с другого датчика (панхроматическое). Затем к изображе-

нию

I

применялись методы повышения разрешения для получения

исходного изображения высокого разрешения

J

. Качество результатов

методов проверялось при сравнении изображений

T

и

J

различными

метриками.

1. Среднеквадратичное отклонение (Mean Square Error, MSE):

MSE

=

1

MN

M

1

X

m

=0

N

1

X

n

=0

|

T

(

m, n

)

J

(

m, n

)

|

2

.

(9)

2. Максимальное отношение сигнал–шум (Peak Signal-to-noise

Ratio, PSNR), приемлемыми принимаются значения, близкие к 30:

PSNR

= 20 lg

max

T

(

m, n

)

MSE

.

(10)

3. Индекс структурного сходства (Structural Similarity,

SSIM

), при-

нимаются значения 0 (несовпадение) . . . 1 (полное совпадение):

SSIM

=

(2

μ

I

μ

K

+

c

1

) (2

σ

IK

+

c

2

)

(

μ

2

I

+

μ

2

K

+

c

1

) (

σ

2

I

+

σ

2

K

+

c

2

)

,

(11)

где

μ

I

,

μ

K

— средние значения

I

и

K

;

σ

2

I

,

σ

2

K

— дисперсии;

σ

IK

ковариация

I

и

K

;

c

1

= (

k

1

L

)

2

,

c

2

= (

k

2

L

)

2

,

L

= 2

p

1

— динамический

диапазон пикселей;

p

— число бит на пиксель,

k

1

= 0

,

01

,

k

2

= 0

,

03

.

Метрики

MSE

и

PSNR

— классические характеристики общего от-

клонения результата от эталона, а метрика SSIM выбрана, посколь-

ку хорошо коррелирует с экспертной оценкой схожести изображений.

Ее чувствительность к сдвигу, повороту и масштабированию, полага-

ющаяся недостатком, не проявляется в рассматриваемой постановке

задачи [14].

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2016. № 2

97