Совершенствование сверточных алгоритмов интегральной оценки воспроизводящих свойств кинотелевизионных систем

• Автор: Иванов, Игорь Анатольевич
• Шифр специальности: 05.11.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 226 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ... 6 ВВЕДЕНИЕ
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
1Л. Анализ методического обеспечения интегральной оценки качества воспроизводящих свойств кино- и видеотехнических систем
1.2. Формирование цели научных исследований
1.3. Определение показателей качества целевого назначения методов интегральной оценки качества кино- и видеосистем
1.4. Формулирование задач дальнейших исследований
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЦЕЛЕВОГО НАЗНАЧЕНИЯ СУБЪЕКТИВНЫХ МЕТОДОВ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КИНОТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИСТЕМ
2.1. Получение опорной математической модели интегрального показателя качества изображения
2.2. Разработка методики исследования точности методов интегральной оценки качества кино- и видеосистем
2.3. Разработка методики оценки и анализа достоверности методов интегральной оценки качества воспроизводящих свойств кино-
телевизионных систем
2.3.1. Предварительная обработка исходных данных
2.3.2. Синтез методик расчета точечной достоверности сверточных алгоритмов интегральной оценки качества изображения
2.3.3. Получение многомерной модели показателя достоверности алгоритмов интегральной оценки качества
2.3.4. Порядок анализа и сравнения методов интегральной оценки качества по достоверности

2.4. Разработка методик исследования разрешающей способности методов интегральной оценки качества по точности и достоверности
Выводы
3. АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЦЕЛЕВОГО НАЗНАЧЕНИЯ СУБЪЕКТИВНЫХ СВЕРТОЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ВОСПРОИЗВОДЯЩИХ СВОЙСТВ
КИНОТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИСТЕМ
3.1 Исследование точности сверточных алгоритмов интегральной
оценки качества изображения
3Л. 1.Оценка погрешностей субъективных алгоритмов интегральной оценки качества
3.1.2. Изучение законов распределения погрешностей сверточных алгоритмов интегральной оценки качества
3.2. Анализ достоверности сверточных алгоритмов интегральной оценки качества изображения
3.2.1. Определение точечных достоверностей субъективных сверточных алгоритмов
3.2.2. Синтез полиномиальных моделей достоверности алгоритмов интегральной оценки качества от ее аргументов
3.2.3. Анализ зависимостей достоверности субъективных методов интегральной оценки качества от ее аргументов
3.3. Исследование разрешающей способности сверточных алгоритмов интегральной оценки качества по точности и достоверности
Выводы
4. МОДЕРНИЗАЦИЯ СВЕРТОЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ВОСПРОИЗВОДЯЩИХ СВОЙСТВ КИНО-И ВИДЕОСИСТЕМ И АНАЛИЗ ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
4.1. Разработка способов совершенствования сверточных алгоритмов
4.2. Анализ точностных эффектов модернизации сверточных алгоритмов интегральной оценки качества
4.3. Исследование достоверности модернизированных методов интегральной оценки качества
4.4. Оценка повышения разрешающей способности модернизированных алгоритмов интегральной оценки качества изображения по точности и достоверности
Выводы
5. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ СУБЪЕКТИВНОЙ ИНТЕГРАЛЬНОЙ
ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КИНОТЕЛЕВИЗИОННЫХ СИСТЕМ И
МЕТОДОВ АНАЛИЗА АЛГОРИТМОВ ОБЪЕКТИВНОЙ
ОЦЕНКИ ИНТЕГРАЛЬНОГО КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ
5.1. Разработка методики субъективной интегральной оценки качества кино- и видеосистем на основе модернизированных сверточных алгоритмов
5.2. Обоснование стабильности результатов применения предложенной методики
5.2.1. Анализ стабильности полученных результатов при изменении типа аргументов опорного полинома интегральной оценки качества
5.2.2. Анализ повторяемости результатов исследования при изменении числа факторов опорной математической модели интегрального показателя качества
5.2.3. Обоснование стабильности полученных результатов при изменении характера опорного полинома
5.3. Разработка методов анализа показателей качества целевого назначения алгоритмов объективной оценки интегрального каче-

основе их сравнения с результатами многомерной аппроксимации данных субъективных экспертиз качества изображения. Изучение опыта решения подобных задач показывает, что для решения можно применить один из следующих четырех методов:
1. Метод равных частных субъективных показателей качества (ПК1=ПК2=...=ПКП=ПК). В этом случае могут быть определены и построены зависимости ПКачетЩК) и дан ответ на вопрос об адекватности сравниваемых алгоритмов друг другу. Однако зависимость ПКое(ПК) с помощью полинома ММА построена быть не может, что лишает данный метод возможности решить задачу строго.
2. Метод равных частных объективных показателей качества (Я2=...=Цт=ц). Показатели су являются аргументами субъективных показателей качества ПК), а вектор 0<т> - аргументом интегрального показателя ПК£. При выборе Я1=Ц2=...=Ят=я оказывается возможным:
а) полином ПКоЕ(С2<т>) представить в виде функции одного аргумента ПКог(я);
б) подстановкой в полином всех су , кроме одного, равными минимальным значениям получить частные зависимости ПКсу), необходимые для расчета частных оценок. Подставляя значения ПКз в формулы сверточных алгоритмов, можно получить зависимости ПК&,е,(я) для каждого метода. Среди них зависимость ПКоДсу) будет опорной, поэтому её расхождения с другими зависимостями и определяют искомые ошибки алгоритмов.
Общим недостатком двух описанных методов является существенное уменьшение охватываемого анализом пространства (ПК1=ПК2=...ПК и Я1=Я2=...=Я)- Этого недостатка лишены методы произвольных субъективных и произвольных объективных показателей качества.
3. Метод произвольных субъективных показателей качества. В этом случае строятся поверхности П Кэ*ет(ПКу) и определяются расхождения между ними. При этом сохраняется недостаток первого метода, связанный с