2 / 18
Оценка качества изображений при повышении разрешения…
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2017. № 1
125
Введение.
Проблема оценки качества изображений возникает как инструмент
анализа результатов обработки изображения в таких задачах, как мониторинг
природных катастроф [1–4], экологический мониторинг [5–7, 10], анализ и синтез
полей яркости на входе аппаратуры дистанционного зондирования Земли [8, 9,
11], устранение шумов [13], повышение пространственного разрешения изобра-
жения [12, 14], совмещения изображений одной сцены и распознавания обра-
зов [15] и т. д. Под оценкой качества изображений обычно понимают степень бли-
зости улучшенного (
res
I
) и эталонного (
et
I
) изображений. Один из основных и
естественных методов оценки качества улучшения изображения — визуальная
оценка, которая заключается в экспертном сравнении улучшенного и эталонного
изображений. При этом сопоставляют такие характеристики объектов изображе-
ния, как наличие артефактов, натуральность цветов, четкость границ, сдвиг сцены
и т. д. Данный подход является чисто качественным и не позволяет проводить
численное сравнение различных методов между собой.
Общий вид функционала расчета степени близости
res
I
и
:
et
I
( ,
)
,
.
f
res et
I I
a a
(1)
Обычно
[0, 1]
a
и в случае оценки сходства изображений
0
a
свидетельствует
о сильном различии изображений, если
1,
a
то изображения близки в этой мет-
рике. В случае оценки различия изображений
0
a
полагают, что изображения
близки в этой метрике,
1
a
указывает на сильное различие изображений.
В настоящее время разработано большое количество различных мет-
рик [16], которые позволяют дать численную оценку качества изображений. По
способу обработки изображений их можно подразделить на два больших класса:
1) интегральные — сходство/различие оценивается для изображений
целиком;
2)
с усреднением по окну — сходство/различие оценивается внутри окна
заданного размера и усредняется по всему изображению.
В этой работе оценено качество методов повышения пространственного
разрешения изображений на основе спектрального синтеза. Характерное отли-
чие предлагаемых методов — наличие опорного (вспомогательного) изображе-
ния высокого (в сравнении с улучшаемым изображением) пространственного
разрешения. Возможно также определить набор параметров, которые влияют
на степень улучшения качества изображения. Рассмотрен процесс настройки
предлагаемых методов путем поиска оптимальных значений параметров.
В случае цифровых растровых изображений задача изменения простран-
ственного разрешения сформулирована как изменение числа пикселей растра,
также называемое
передискретизацией
, а в случае увеличения разрешения —
интерполяцией
(
upsampling
). Теория передискретизации одного изображения
хорошо разработана. В ее основе лежит известная теорема Котельникова, со-
гласно которой любой непрерывный сигнал
( )
I x
с финитным спектром (таким,
в котором нет частот выше некоторой частоты
0
)
может быть представлен в