Previous Page  10 / 18 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 10 / 18 Next Page
Page Background

Оценка качества изображений при повышении разрешения…

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2017. № 1

133

Проанализировав численные данные, приведенные в табл. 1, и визуальное

качество изображений (см. рис. 1), установили, что наиболее адекватными мет-

риками для оценки качества изображений являются метрики

,

norm

C mSSIM

с

окном размером 20 20

пикселей и интегральная метрика

.

CC

Результаты экспериментов по поиску оптимальных значений параметров для

предлагаемых методов повышения разрешения приведены на рис. 2. Зависимости

мер сходства, вычисленные с помощью метрик

norm

C

(рис. 2,

а

) и

CC

(рис. 2,

б

),

совпадают и позволяют определить локальный максимум. Наличие максимума со-

ответствует оптимальным значениям параметров метода, которые для

rgb

-

изображений определяют соотношение между количеством информации о цвето-

вом составе пикселей и информации о

деталях

, получаемой из опорного изобра-

жения

,

help

I

в методе слияния спектров. Контрольные оценки качества выполняют

по метрике

,

norm

C

так как она рассчитывается методом скользящего окна, а, следо-

вательно, является более чувствительной к локальным изменениям яркости срав-

ниваемых изображений.

Зависимость меры сходства, вычисленной с помощью метрики

mSSIM

(рис. 2,

в

), позволяет найти локальный максимум. Оптимальные значения пара-

метров, соответствующие максимуму, для такого метода характеризуют метрику

mSSIM

как не объективную для оценки качества, поскольку вместо информа-

ции о

деталях

используется информация о цветовом составе пикселей (это бу-

дет показано ниже).

Отбраковку

хороших

метрик осуществляют по следующему принципу. При

визуальном сравнении с эталонным изображением (см. рис. 1,

а, ж, н

) результа-

тов увеличения стандартными методами понятно, что для численных оценок в

таком пространственном разрешении следует использовать только результаты,

полученные при увеличении в 2 и 4 раза. При увеличении в 8 раз очевидна зна-

чительная нехватка информации для получения приемлемого визуального

качества, хотя метод

Lanczos3

оказывается ожидаемо лучшим при сравнении

(см. рис. 1,

н–т

и табл. 1).

Рассмотрим примеры улучшения качества

rgb

-изображений с помощью

разработанных методов и с учетом найденных оптимальных значений парамет-

ров метода.

При визуальном анализе учитывается качество восстановления цветов пиксе-

лей и степень четкости границ на одном и том же фрагменте изображения, улуч-

шенного различными методами. Согласно фрагментам, приведенным на рис. 3 и 4,

при увеличении пространственного разрешения в 2 раза методы показывают

близкое визуальное качество, хотя метод слияния лучше всех восстанавливает де-

тали (что подтверждается численными оценками, приведенными в табл. 2), но при

этом хуже сохраняет информацию о цвете пикселей. Метод синтеза с экстраполя-

цией дает некоторый промежуточный результат (см. рис. 3,

г

) отностительно ме-

тода слияния и метода

Lanzcos3

.