Оценка тоновой девиации граничных пикселей статического растрового изображения с использованием алгоритма сбалансированного «доопределения»

Abstract

Использование алгоритмов предварительной обработки растровых изображений предполагает улучшение набора характеристик изображения для использования полученного качественного эффекта преобразований на последующих этапах процесса обработки. Оценка эффекта воздействия на растровое изображение является нетривиальной задачей, от качества ее решения зависит выбор дальнейших шагов обработки и алгоритмического инструментария. Примером может быть алгоритм сбалансированного «доопределения» граничных пикселей изображения, разработанный для улучшения результатов работы алгоритмов выделения контуров объектов и основанный на операции двумерной свертки, где улучшение заключается в сокращении числа резко контрастирующих пикселей на границах растровых изображений относительно смежных. Существующие численные оценки PSNR и SSIM растровых изображений, полученных после применения алгоритма сбалансированного «доопределения», показали свою малую эффективность из-за малого числа пикселей, затрагиваемых преобразованиями. Альтернативным критерием является оценка тоновой девиации пикселей на границах растрового изображения. Объект исследования – пиксельная матрица цветного трехканального статического растрового изображения. Предмет изучения – оценка тоновой девиации граничных пикселей статического растрового изображения, полученных с использованием алгоритма сбалансированного «доопределения». Основная цель – вычисление оценки тоновой девиации граничных пикселей статического растрового изображения после применения алгоритма сбалансировано «доопределения», анализ и ранжирование альтернативных методов «доопределения» граничных пикселей по критерию тоновой девиации. В статье приводится определение понятия и обоснование использования оценки тоновой девиации. Представлен пример вычисления тоновой девиации пикселей после применения алгоритма сбалансированного «доопределения» и метода копирования для 1 тыс. цветных трехканальных растровых изображений из датасета SpaceNet Satellite Images от ImageNet. Проведен краткий анализ полученных результатов оценок, даны рекомендации к выбору лучшего метода «доопределения».