Метрика искажений мелких структур компрессированных изображений
Автор: Сай Сергей Владимирович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 5 т.42, 2018 года.
Бесплатный доступ
В статье предлагается новая метрика искажений мелких структур компрессированных изображений - MFSD ( Metric of Fine Structures Distortion ). К особенностям метрики относится то, что она основана на алгоритме идентификации мелких структур изображения с использованием нормированной системы N-CIELAB, что позволяет оценивать искажения с учетом свойств контрастной чувствительности зрения. Приводятся экспериментальные результаты оценки искажений тестовых изображений в зависимости от степени компрессии и параметра качества в кодеках JPEG и JPEG2000 по метрике MFSD и по традиционным метрикам PSNR и SSIM. На основе результатов сравнительного анализа MFSD с субъективными оценками качества компрессированных изображений JPEG и JPEG2000 получен новый объективный критерий высокого качества воспроизведения мелких структур компрессированных изображений. Приводится теоретическое и экспериментальное обоснование объективности нового критерия по результатам обработки и анализа искажений компрессированных тестовых фотореалистичных изображений.
Анализ изображений, мелкие структуры, метрика искажений
Короткий адрес: https://sciup.org/140238445
IDR: 140238445 | DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-5-829-837
Metric of fine structures distortion of compressed images
The article proposes a new Metric of Fine Structures Distortion (MFSD) in compressed images. The peculiarity of the metric is that it is based on the algorithm for identifying fine image structures using a normalized N-CIELAB system, which allows us to estimate distortions while taking into account the properties of contrast sensitivity of the eye. Experimental results of the estimation of distortions of test images are presented depending on the degree of compression and the quality parameter in the JPEG and JPEG2000 codecs according to the MFSD metric and the traditional metrics PSNR and SSIM. Based on the results of a comparative analysis of MFSD with subjective assessments of the quality of the compressed JPEG and JPEG2000 images, a new objective criterion for the high quality reproduction of fine structures of compressed images was obtained. The theoretical and experimental justification of the objectivity of the new criterion is presented based on the results of processing and analysis of distortions of the compressed test photorealistic images.
Список литературы Метрика искажений мелких структур компрессированных изображений
- Lin, W. Perceptual visual quality metrics: A survey/W. Lin, C.-C.J. Kuo//Journal of Visual Communication and Image Representation. -2011. -Vol. 22, Issue 4. -P. 297-312. - DOI: 10.1016/j.jvcir.2011.01.005
- Mittal, A. No-reference image quality assessment in the spatial domain/A. Mittal, A.K. Moorthy, A. Bovik//IEEE Transactions on Image Processing. -2012. -Vol. 21, Issue 12. -P. 4695-4708. - DOI: 10.1109/TIP.2012.2214050
- Wang, Z. Video quality assessment using a statistical model of human visual speed perception/Z. Wang, Q. Li//Journal of the Optical Society of America A. -2007. -Vol. 24, Issue 12. -P. 61-69. - DOI: 10.1364/JOSAA.24.000B61
- Dosselmann, R. No-reference image quality assessment using level-of-detail/R. Dosselmann, D.Y. Xue. -Technical Report CS 2011-2, May 2011. -ISBN: 978-0-7731-0695-6.
- Laboratory for image & video engineering . -URL: http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/(Request date 03.09.2018).
- Tektronix. Анализаторы качества изображений . -URL: http://ru.tek.com/picture-quality-analyzer/(дата обращения 03.09.2018).
- Кольцов, П.П. О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений/П.П. Кольцов, А.С. Осипов, А.С. Куцаев, А.А. Кравченко, Н.В. Котович, А.В. Захаров//Компьютерная оптика. -2015. -Т. 39, № 4. -С. 542-556. - DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-542-556
- Gonzalez, R.C. Digital image processing/R.C. Gonzalez, R.E. Woods. -3rd ed. -Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2008. -976 p. -ISBN: 978-0-13-168728-8.
- Fairchild, M.D. Color appearance models/M.D. Fairchild. -In: Color appearance models/ed. by M.D. Fairchild. -Chap. 10. -Chichester: John Wiley & Sons, 2005. -408 p. - DOI: 10.1002/9781118653128.ch10
- Zhang, X. Color image quality metric S-CIELAB and its application on halftone texture visibility/X. Zhang, D. Silverstein, J. Farrell, B. Wandell//Proceedings IEEE COMPCON 97. Digest of Papers. -1997. -P. 44-48. - DOI: 10.1109/CMPCON.1997.584669
- Sai, S.V. Segmentation of fine details in the CIELAB/S.V. Sai, N.Yu. Sorokin, A.G. Shoberg//WSCG 2016 -24th Conference on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision 2016. -2016. -P. 155-162.
- Sai, S.V. Fine-detail level of photorealistic images: Application in the multimedia system/S.V. Sai//2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). -2015. - DOI: 10.1109/SIBCON.2015.7147204
- Wyszecki, G. Uniform color scales: CIE 1964 U*V*W* conversion of OSA committee selection/G. Wyszecki//Journal of the Optical Society of America. -1975. -Vol. 65, Issue 4. -P. 456-460. - DOI: 10.1364/JOSA.65.000456
- Judd, D.B. Color in business, science and industry/D.V. Judd, G. Wyszecki. -New York: John Wiley & Sons, 1975. -576 p. -ISBN: 978-0-471-45212-6.
- Pratt, W.K. Digital image processing/W.K. Pratt. -3rd ed. -New York: John Wiley & Sons, 2001. -ISBN: 0-471-37407-5.
- Wang, Z. Image quality assessment: From error visibility to structural similarity/Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, E.P. Simoncelli//IEEE Transactions on Image Processing. -2004. -Vol. 13, Issue 4. -P. 600-612. - DOI: 10.1109/TIP.2003.819861
- Barten, P.G.J. Contrast sensitivity of the human eye and its effects on image quality/P.G.J. Barten. -Knegsel: HV Press, 1999. -ISBN: 978-0-8194-3496-8.
- LIVE image quality assessment database . -URL: http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/subjective.htm (request date 03.09.2018).
