Разработка и анализ неэталонных алгоритмов оценки качества сжатых изображений

• Автор: Саутов, Евгений Юрьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Ярославль
• Количество страниц: 181 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЖАТЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ТРАДИЦИОННЫХ ЭТАЛОННЫХ КРИТЕРИЕВ
1.1. Стандарт JPEG
1.1.1. Алгоритм сжатия - Baseline JPEG
1.1.2. Основные характеристики стандарта JPEG
1.2. Стандарт JPEG2000
1.2.1. Основные характеристики стандарта JPEG2000
1.3. Алгоритм SPIHT
1.3.1. Прогрессивная передача в алгоритме SPIHT
1.3.2. Основные характеристики алгоритма SPIHT
1.4. Субъективные критерии качества
1.5. Объективные критерии качества
1.5.1. Пиковое отношение сигнал/шум
1.5.2. Недостатки объективных критериев оценки качества изображений, базирующихся на среднеквадратичной ошибке
1.5.3. Модификация ПОСШ с учетом характеристик зрительной системы человека
1.5.4. Универсальный индекс качества
1.6. Сравнительный анализ алгоритмов сжатия изображений относительно критериев ПОСШ и УИК
1.7. Краткие выводы
2. НЕЭТАЛОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА
JPEG - ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Вводные замечания
2.2. Неэталонный индекс качества
2.2.1. Расчет неэталонного индекса качества
2.2.2. Нормализация оценки НИК
2.2.3. Результаты тестирования НИК
2.3. Нейросетевой неэталонный индекс качества
2.3.1. Расчет нейросетевого неэталонного индекса качества
2.3.2. Обучение и работа нейронной сети
2.3.3. Результаты тестирования ННИК
2.4. Неэталонный индекс блочности
2.4.1. Математическая модель блочности
2.4.2. Представление модели блочности в пространстве ДКП
2.4.3. Измерение артефактов блочности с учетом характеристик зрительной системы человека
2.4.4. Результаты тестирования НИБ

2.5. Сравнительный анализ предложенных неэталонных алгоритмов оценки качества JPEG - изображений
2.6. Краткие выводы
3. НЕЭТАЛОННЫЙ АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ, СЖАТЫХ НА ОСНОВЕ
ВЕЙВЛЕТ - ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
3.1. Вводные замечания
3.2. Статистическая модель изображения в вейвлет-области
3.3. Алгоритм неэталонной оценки качества изображений
стандарта JPEG2000
3.3.1. Расчет неэталонного индекса качества
3.3.2. Вычисление значений порогов
3.3.3. Упрощение модели
3.3.4. Оптимизация параметров НИК2000
3.4. Результаты тестирования НИК2000
3.5. Краткие выводы
4. УЛУЧШЕНИЕ JPEG-ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА УДАЛЕНИЯ БЛОЧНОСТИ
4.1. Вводные замечания
4.2. Алгоритм уменьшения артефактов блочности
4.2.1. Нахождение краев объектов на изображении
4.2.2. Алгоритм постобработки для границ второго типа
4.2.3. Алгоритм постфильтрации в пространстве ДКП
границ второго и третьего типа
4.2.4. Ограничение коэффициентов ДКП после процедуры постфильтрации
4.3. Настройка параметров алгоритма удаления блочности
4.4. Анализ работы алгоритма удаления блочности
4.4.1. Анализ ПОСШ обработанного изображения
4.4.2. Анализ НИБ обработанного изображения
4.4.3. Визуальный анализ работы алгоритма
4.4.4. Сравнение времени работы различных алгоритмов
улучшения JPEG - изображений
4.5. Краткие выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Описание алгоритма сжатия Baseline JPEG
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Описание алгоритма сжатия JPEG2000
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Описание алгоритма сжатия SPIHT

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Краткое описание психометрического эксперимента ..„176 ПРИЛОЖЕНИЕ 5. Тестовые изображения

искажений по всем пространственным частотам значения СКОм совпадают с СКО.
На основе полученного результата можно записать выражение для критерия ПОСШм, учитывающего особенности системы визуального восприятия человека [72]:
Использование рассмотренной модификации ПОСШ увеличивает корреляцию с субъективной оценкой экспертов. Однако в этом случае значительно возрастают временные затраты, требуемые на вычисление объективной оценки.
В последние годы было сделано множество работ по созданию более приемлемых алгоритмических мер визуального качества обрабатываемых изображений, которые бы стояли ближе к результатам субъективных оценок [67, 144-151]. Одним из таких критериев является универсальный индекс качества (УИК) изображений, используемый для определения подобности восстановленного изображения некоторому оригиналу в зависимости от вида и степени искажения входного изображения [67, 72, 145]. Универсальность данного критерия заключается в том, что он отражает не только некоторую схожесть обработанного изображения по отношению к оригиналу, но и должным образом учитывает различные виды искажений. В отличие от алгоритмов, предложенных в работах [74, 75], данный метод не привязан к специфике изображения и искажениям, присутствующим в нем. Он основывается на статистическом анализе отдельных блоков входного сигнала и дальнейшем сравнении полученных результатов со значениями эталонного изображения. Недостатком данного метода является только то, что, как и в случае вычисления ПОСШ, для нахождения УИК помимо тестового
1.5.4. Универсальный индекс качества