Неэталонная оценка качества в задачах фильтрации, восстановления и сжатия изображений Соловьев Владимир Евгеньевич

Введение к работе

Актуальность темы

В связи с внедрением во все области жизни современного человека высокотехнологичных устройств, которые используют каналы связи различной пропускной способности, разрабатывается все большее количество алгоритмов и аппаратуры сокращения объема видео-, аудио- и другой информации для наиболее эффективного использования каналов связи, сохранения действующих частотных планов, высвобождения частотного ресурса. За последние десятилетия были разработаны такие алгоритмы сжатия, как JPEG, JPEG-2000, JPEG XR, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, Н.261, Н.263, H.264, H.265 для статических и динамических изображений различного разрешения. Такие алгоритмы неизбежно вносят искажения различного типа, и встает вопрос об оценке параметров этих искажений и объективного качества искаженного изображения. В современных системах передачи информации нет стороннего наблюдателя, который бы мог оценить качество получаемого через каналы связи изображения, поэтому наибольшую востребованность на сегодняшний день приобретают неэталонные алгоритмы оценки качества изображений.

Основной задачей разработки объективных систем оценки является создание алгоритма, который мог бы в отсутствии неискаженного оригинала изображения и с большой степенью достоверности оценить качество искаженного изображения. Разработка таких алгоритмов имеет большой потенциал для использования в реальных системах обработки и передачи изображений:

Во-первых, подобные алгоритмы могут быть использованы для контроля качества в системах обработки визуальной информации.

Во-вторых, такие алгоритмы могут найти применение в оценке и сравнении различных стандартов обработки и преобразования изображений.

В-третьих, они могут быть встроены в систему обработки и передачи визуальной информации с целью оптимизации параметров на различных этапах работы системы.

Важность разработки подобных алгоритмов также можно объяснить происходящим в настоящее время переходом к цифровому телевещанию, вызванным присоединением России к общеевропейской системе DVB. Для того чтобы в максимально сжатые сроки охватить всё население страны цифровым телерадиовещанием, постановлением Правительства Российской Федерации от 3 декабря 2009 г. № 985 утверждена федеральная целевая программа «Развитие телерадиовещания в Российской Федерации на 2009-2015 годы».

Значительный вклад в данную область науки и техники внесли как отечественные ученые Ю.Б. Зубарев, М.И. Кривошеев, В.П. Дворкович, А.В. Дворкович, В.А. Сойфер, М.К. Чобану, А.С. Крылов, Б.А. Алпатов, Ю.С. Бехтин, Ю.С. Радченко, так и зарубежные - С. Митра, Р. Гонсалес, Р. Вудс, А. Бовик, Ю. Неуво, Я. Астола, К. Егиазарян, М. Николова и др.

Основной целью работы является улучшение характеристик систем обработки изображений путем объективной оценки искажений, вносимых на этапах получения и преобразования.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

Разработка неэталонного алгоритма оценки уровня размытия, внесенного в изображение при захвате сцен движения или быстро движущихся объектов.

Модификация неэталонных алгоритмов оценки уровня шумов в изображениях.

Разработка классификатора типов искажений в изображении на основе методов машинного обучения.

Проведение эксперимента по оценке корреляции предложенных неэталонных алгоритмов оценки качества изображений с уровнем детектирования лиц, содержащихся на искаженных изображениях.

Объектом исследования являются алгоритмы оценки качества изображений, применяемые в радиотехнических системах сжатия визуальной информации и современных системах телевидения.

Предметом исследования являются модификация и разработка алгоритмов, в том числе на основе методов машинного обучения, с целью эффективного решения задач оценки качества изображений.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались современные методы цифровой обработки изображений, распознавания образов, машинного обучения, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики. Для практической реализации алгоритмов применялись современные численные методы и методы объектно-ориентированного программирования на языке С#, а так же среда моделирования MatLab. Научная новизна

В рамках данной работы получены следующие новые научные результаты:

1. 1. Разработан алгоритм классификации типа искажений в изображениях на основе метода опорных векторов.

   2. Разработан неэталонной алгоритм оценки уровня размытия, внесенного в изображение при захвате сцен движения или быстро движущихся объектов.

   3. Предложен неэталонный алгоритм оценки вероятности импульсного шума на основе адаптивного центрально взвешенного медианного фильтра.

   4. Предложена модификация алгоритма неэталонной оценки среднеквадратического отклонения гауссовского шума в изображениях. Практическая значимость

      1. Разработан классификатор, определяющий тип искажения в изображении при ограниченной априорной информации.

      2. Проведен масштабный эксперимент по оценке корреляции между рассмотренными неэталонными алгоритмами оценки качества изображений и уровнем детектирования лиц, содержащихся на искаженных изображениях.

      3. Предложенные неэталонные алгоритмы оценки качества и классификатор типа искажений в изображениях могут быть использованы в системах обработки и передачи визуальной информации, цифрового телевидения, связи, классификации и распознавания образов и в других прикладных задачах цифровой обработки изображений.

      Результаты работы внедрены в соответствующие разработки ООО «ЗЭТ-Телеком» и ООО «А-ВИЖН» г. Ярославль. Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ им. П.Г. Демидова в рамках дисциплин «Цифровая обработка изображений» и «Компьютерное зрение», а также в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках гранта РФФИ №12-08-01215-a. Все результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.

      Достоверность полученных научных результатов обусловлена применением адекватного математического аппарата, подтверждается их согласованностью с результатами проведенного компьютерного моделирования и визуального эксперимента, а также сопоставлением полученных результатов с научными данными, известными из российской и зарубежной литературы.

      Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

      1. Одиннадцатая, двенадцатая и тринадцатая международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2009-2011).

      2. Шестьдесят четвертая, шестьдесят пятая научные сессии, посвященные Дню Радио (Москва, 2009-2010).

      3. Международная конференция по обработке изображений, компьютерному зрению и распознаванию (IPCV 2011. США, Лас-Вегас, 2011).

      4. Международная конференция IEEE, посвященная 150-летию со дня рождения Александра Попова (Eurocon 2009. Санкт-Петербург, 2009).

      5. Шестнадцатая международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов-2009 (Москва, МГУ, 2009).

      6. Четырнадцатая всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, 2009).

      7. Одиннадцатая всероссидокая научная конференция «Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике» (Чебоксары, 2006). Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, из них 2

      статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 12 докладов на научных конференциях.

      Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 156 наименований. Она изложена на 109 страницах машинописного текста, содержит 42 рисунка и 8 таблиц.

      Основные научные положения и результаты, выносимые на защиту:

      7. 5. Алгоритм классификации типа искажений в изображениях на основе метода опорных векторов.

         6. Алгоритм неэталонной оценки уровня размытия, внесенного в изображение при захвате сцен движения или быстро движущихся объектов.

         7. Неэталонный алгоритм оценки вероятности импульсного шума на основе адаптивного центрально взвешенного медианного фильтра.

         4. Модификация алгоритма неэталонной оценки среднеквадратического отклонения гауссовского шума в изображениях.

         Похожие диссертации на Неэталонная оценка качества в задачах фильтрации, восстановления и сжатия изображений

         

         Исследование и разработка адаптивных методов и устройства цифрового сжатия и восстановления спектра телевизионных изображений Черноглазов Александр Геннадьевич

         

         Разработка и анализ неэталонного алгоритма оценки качества изображений на основе дискретного преобразованияПавлов Евгений Александрович

         

         Разработка и анализ неэталонных алгоритмов оценки качества сжатых изображенийСаутов Евгений Юрьевич

         Научные основы оценки качества цветных телевизионных изображенийГофайзен, Олег Викторович

         

         Разработка и исследование высокоэффективных систем цифровой обработки динамических изображений и оценки ее качестваДворкович Александр Викторович

         

         Усовершенствование алгоритмов удаления шума из изображений на основе модифицированных критериев оценки качестваАпальков Илья Владимирович

         

         Исследование и разработка методов и устройства внутрикадрового сжатия изображенийНекрасов Петр Львович

         Эффективные алгоритмы обработки и сжатия цифровых изображений и видеоданных на основе вейвлет-пакетного разложенияКосткин, Иван Вячеславович

         Разработка алгоритмов быстрого фрактального сжатия цифровых изображенийИлюшин, Сергей Валерьевич

         

         Сжатие статических изображений с постоянной скоростью сжимающего кодирования в задачах дистанционного зондирования ЗемлиКнижный Игорь Михайлович