10 / 18
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
.