Кількісне оцінювання візуальної якості цифрових зображень на основі законів зорового сприйняття людини

Abstract

Досліджено наявні методи кількісного оцінювання візуальної якості цифрових зображень. Серед основних недоліків досліджених методів варто виділити наступні. Більшість із них вимагають наявності еталонного зображення, не враховують усі складові, які впливають на візуальну якість, та не беруть до уваги закони зорового сприйняття людини. Це призвело до необхідності розроблення методу кількісного оцінювання візуальної якості зображень, який працюватиме без еталонного зображення і враховуватиме закони зорового сприйняття людини. Проведено аналіз основних законів зорового сприйняття людини, які використовуються під час розробки методу. Запропоновано класифікацію досліджуваних методів кількісного оцінювання якості зображень для структуризації їхнього аналізу. У роботі досліджено методи кількісного оцінювання якості на основі статистичного аналізу інтенсивностей пікселів зображення. Описано фактори, які впливають на якість зображень, та способи їх відслідковування за змінами на гістограмі розподілу інтенсивностей пікселів. Запропоновано узагальнений вираз кількісної оцінки якості на основі моментних функцій. Результатом дослідження є розроблення методу кількісної оцінки візуальної якості зображень, який не потребує еталонного зображення та базується на законах зорового сприйняття людини. Цей метод тестувався на зображеннях, які були оброблені методом підсилення локальних контрастів та методом низькочастотної фільтрації. Результати тестування показали, що візуальне сприйняття якості зображення збігається з його кількісною оцінкою якості. Закладено основи для використання запропонованого методу із певними модифікаціями для випадку кольорових зображень. Також одним із можливих шляхів розвитку запропонованого методу є його адаптація для оцінювання зображень, які містять спотворення, обумовленні наявністю шумів.
The existing methods of quantitative assessment of the visual quality of digital images are studied. Among the main shortcomings of the studied methods, the following can be singled out. Most of them require a reference image, do not include all the components that affect visual quality and do not take into consideration the laws of human visual perception. It was decided to develop a method for quantitative assessment of the visual quality of images, which will work without a reference image and will take into account the regularities of human visual perception. There are characterized the main regularities of human visual perception, which are used in the development of the technique. A classification of the researched methods of quantitative assessment of image quality is proposed for structuring their analysis. It was decided to investigate methods of quantitative assessment of quality based on statistical analysis of image pixel intensities. There are described factors affecting the quality of images and methods of their control based on changes in the pixel intensity distribution histogram. A generalized expression of quantitative quality assessment based on moments is proposed. A methodology for quantitative assessment of the visual quality of images has been developed, which does not require a reference image and is based on the laws of human visual perception. This method was tested on an image processed by local contrast enhancement and low-pass filtering. The test results showed that the visual perception of image quality coincides with the quantitative assessment of its quality. It is possible to use the proposed method with some modifications to determine the quality of color images. Moreover, a potential avenue for advancing the proposed method involves adapting it for evaluating images afflicted by distortions induced by noise presence.

Description

Citation

Кількісне оцінювання візуальної якості цифрових зображень на основі законів зорового сприйняття людини / І. М. Журавель, В. Р. Онишко, Ю. І. Журавель, Х. А. Амброзяк // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 1. — С. 17–25.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By