Параметры кривой распределения локальных оценок как меры качества изображений
Another Title
Parameters of the curve of local estimate distribution as image quality measures
Bibliographic entry
Старовойтов, Ф. В. Параметры кривой распределения локальных оценок как меры качества изображений = Parameters of the curve of local estimate distribution as image quality measures / Ф. В. Старовойтов, В. В. Старовойтов // Системный анализ и прикладная информатика. - 2018. - №3. - С. 26-41.
Abstract
В статье исследуется задача выбора наиболее качественного изображения из серии в отсутствие эталона. Описываются результаты исследований нового подхода к формированию оценки качества цифровых изображений, основанного на построении кривой распределения локальных оценок качества. Один из параметров такой кривой предлагается использовать как меру качества изображений. Отобраны 16 мер качества изображений, описанных в научной литературе. Показано, что параметр масштаба распределения Вейбулла является более точной интегральной мерой качества для множества локальных оценок, чем среднее арифметическое. Выполнен ряд экспериментов, подтверждающих корректность такой оценки и ее корреляцию с визуальными оценками качества изображений. Наличие подобных мер очень актуально для а) оценки качества автоматически формируемых фотографий, б) выбора параметров преобразований, ориентированных на улучшение изображений, таких как яркостные изменения, сжатие динамического диапазона яркости, преобразование в полутоновое представление и других.
Abstract in another language
This article focuses on selecting the best quality image from the series without the reference image. The results of studies
of a new approach to digital image quality assessment, based on the local quality estimates distribution, are presented. One of the parameters of such a distribution is proposed to be used as a measure of image quality. 16 quality measures of the images described in the scientific literature have been selected. It is shown that the scale parameter of the Weibull distribution is a more accurate global quality measure for the set of local estimates than the mean value. A number of experiments have been carried out to confirm the correctness of such an estimate and its correlation with visual estimates of image quality. Such estimates are very important for a) quality assessment of automatically generated photographs, b) selection of parameters for enhancement-oriented image transformations, such as brightness changes, compression of the dynamic range of brightness, conversion to the grayscale representation, and others.
View/
Collections
- № 3[10]