8 / 18
Оценка качества изображений при повышении разрешения…
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2017. № 1
131
1
*
*
1
1
arg min ( ( , ,
),
), если метрика ( , )
показывает степень различия и
;
( , ,
) =
arg max ( ( , ,
),
), если метрика ( , )
показывает степень сходства и
,
res
K et
k k
et
res
K
res
K et
k k
et
res
f I
I
f
D
I
I
f I
I
f
D
I
I
где
res
I
— изображение повышенного разрешения, полученное в результате
применения метода.
Вычислительные эксперименты.
При проведении численных экспериментов
с помощью описанных выше методов на тестовых
rgb
-изображениях повышение
пространственного разрешения осуществляется в 2, 4, 8 раз, при этом соотношение
между пространственными разрешениями
et
I
и
help
I
равнялось 3 : 1 (3 и 1 m/pix).
Метрики, описанные ранее, тестируют с помощью набора методов повыше-
ния разрешения (реализованных в стандартных библиотеках
Mathlab
) на
различных масштабах. Численные оценки качества повышения разрешения
приведены в табл. 1. Цветом выделены значения оценок, которые совпали для
различных методов внутри одной метрики, полужирным — значения оценок,
соответствующие лучшим методам внутри каждой метрики.
Таблица 1
Сравнение метрик при оценке качества повышения разрешения в 2, 4 и 8 раз
Метод
MSE
CC
SSIM
cwSSIM
norm
CC
При оценке качества повышения разрешения в 2 раза
Nearest
0,0019
0,9705
0,8636
0,9999
0,9475
Bilinear
0,0017
0,9755
0,8670
0,9997
0,9615
Bicubic
0,0011
0,9838
0,9111
0,9999
0,9731
Lanczos2
0,0011
0,9841
0,9123
0,9999
0,9736
Lanczos3
0,0008
0,9871
0,9287
0,9999
0,9784
При оценке качества повышения разрешения в 4 раза
Nearest
0,0059
0,9027
0,5866
0,9977
0,8225
Bilinear
0,0056
0,9126
0,6031
0,9959
0,8582
Bicubic
0,0047
0,9273
0,6529
0,9987
0,8786
Lanczos2
0,0046
0,9277
0,6540
0,9987
0,8792
Lanczos3
0,0042
0,9339
0,6750
0,9990
0,8882
При оценке качества повышения разрешения в 8 раз
Nearest
0,0118
0,7932
0,3500
0,9719
0,5986
Bilinear
0,0115
0,8049
0,3766
0,9561
0,6529
Bicubic
0,0106
0,8201
0,3979
0,9762
0,6766
Lanczos2
0,0106
0,8206
0,3984
0,9765
0,6774
Lanczos3
0,0102
0,8270
0,4057
0,9842
0,6865
Фрагменты изображений, улучшенных
стандартными
методами, которые
позволяют совместно с численными оценками выбирать наиболее подходящую
метрику для решаемой задачи, представлены на рис. 1.