Введение к работе
Актуальность темы диссертации
Цифровая обработка изображений (ЦОИ) в настоящее время широко используется в системах телекоммуникаций, радио- и гидролокации, сейсмологии, робототехнике, радиоастрономии, медицине Переход на цифровое телерадиовещание, приобретающий особое значение в связи с присоединением России к общеевропейской системе DVB (digital video broadcasting, цифровое телевизионное вещание) (Распоряжение Правительства Российской Федерации от 25 05 04 № 706-р «О внедрении в Российской Федерации европейской системы цифрового телевизионного вещания DVB»), широкое использование сетей различного назначения, в том числе и сети Интернет, также способствуют развитию данного направления обработки сигналов
До последнего времени в цифровой обработке изображений в основном использовались методы линейной фильтрации, что связано с наличием подходящего математического аппарата, простотой интерпретации и расчета линейных фильтров В то же время использование методов линейной фильтрации не позволяет получить приемлемое решение в ряде практически важных приложений В этих случаях оптимальным решением будет являться нелинейная фильтрация
При разработке и оптимизации как линейных, так и нелинейных систем фильтрации/восстановления одной из важнейших составляющих процесса исследования является необходимость оценивать качество восстанавливаемого или улучшаемого изображения. Наиболее точной мерой качества изображений на сегодняшний день является результат субъективной экспертизы Однако проведение такого рода экспертиз не всегда удобно, поскольку занимает достаточно много времени и требует привлечения большого количества людей Таким образом, практический интерес представляют численные алгоритмы определения качества изображений (например, универсальный индекс качества (УИК)), позволяющие автоматически получать оценки, близкие к усредненному мнению экспертов, однако без привлечения последних
В разработке количественных критериев качества изображений за последние десятилетия были достигнуты определенные успехи Среди наиболее авторитетных авторов в этой области можно выделить А Бовика, М К Чобану, К Егиазаряна, Ю С Радченко
Исторически сложилось так, что объективные методы для оценки качества основывались на простых математических выражениях, таких как среднеквадратичная ошибка (СКО) и пиковое отношение сигнал/шум (ПОСШ) Это объясняется сравнительно малой изученностью вопроса о работе зрительной системы человека и отсутствием соответствующих статистических данных
Измерение визуального качества является сложным и неопределенным процессом, в котором на конечный результат влияет огромное число факторов Визуальное качество изначально считается субъективным, поэтому весьма непросто учесть всю гамму особенностей при выявлении полной качественной картины этой характеристики Поэтому дальнейшая разработка и тестирование объективных критериев оценки качества, а также оптимизация на их основе алгоритмов
фильтрации статических изображений на сегодняшний день представляет собой актуальную научно-техническую задачу
Основной целью работы является улучшение характеристик систем фильтрации цифровых изображений на основе количественных критериев оценки качества, приближенных к субъективному визуальному восприятию Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи
разработка и анализ алгоритмов эталонной оценки качества цифровых изображений с учетом особенностей зрительной системы человека,
проведение масштабного субъективного визуального эксперимента для оценки корреляции между объективными и субъективными критериями качества,
оптимизация параметров нелинейных алгоритмов удаления шума из изображений на основе разработанных критериев
Методы исследования. При решении поставленных задач использовались современные методы цифровой обработки изображений, математического анализа, теории вероятностей, теории информации, математической стагистики, стохастической оптимизации Для практической реализации алгоритмов применялись современные численные методы, методы объектно-ориентированного программирования на языке C++
Научная новизни работы:
Проведена модификация оценки ПОСШ восстановленного изображения с учетом особенностей зрительной системы человека
Предложен модифицированный критерий УИК на основе вейвлет-преобразования
Разработан эталонный критерий оценки качества на основе теории информации
Проведена оценка корреляции предложенных метрик качества со средними оценками экспертов в рамках масштабного визуального эксперимента
Проведена оптимизация параметров нелинейных алгоритмов удаления шума относительно критерия информационной точности
На защиту выносятся:
Модифицированный критерий ПОСШ на основе матрицы квантования коэффициентов дискретного косинусного преобразования
Модифицированный критерий УИК на основе разложения в вейвлет-области и учета особенностей зрительной системы человека
Разработанный критерий оценки качества изображений на основе теории информации
Оптимальные относительно критерия информационной точности параметры нелинейных алгоритмов удаления шума из изображений
Практическая ценность работы:
Разработаны три эталонных алгоритма оценки качества цифровых изображений, которые хорошо согласуются с субъективными оценками экспертов, что подтверждается результатами масштабного субъективного эксперимента
Найдены оптимальные параметры нелинейных алгоритмов удаления импульсного и Гауссового шума относительно критерия информационной точности
Разработанные алгоритмы оценки качества изображений и оптимизированные алгоритмы нелинейной фильтрации реализованы на языке C++ и итерированы в исследовательскую среду PicLab Они могут быть использованы при разработке и оптимизации систем обработки и передачи визуальной информации, распознавания образов и слежения за объектами, гранулометрического анализа и в других прикладных задачах цифровой обработки изображений
Апробация результатов работы
Результаты работы обсуждались на следующих научно-технических семинарах и конференциях
Шестой-десятой международных конференциях и выставках «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (г Москва, 2004-2008 гг)
Третьей международной научно-технической конференции «Современные телевизионные технологии Состояние и направления развития» (г Москва, МНИТИ, 2006 г)
61-й научной сессии, посвященной Дню Радио (г Москва, 2006 г)
International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN-2005), Warsaw, Poland, 2005
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-2005), Genoa, Italy, 2005
International Conference on «Computer as a tool» (EUROCON 2005), Belgrade, Serbia and Montenegro, 2005
8th International Conference «Pattern Recognition and Information Processing» (PRIP-2005), Minsk, Belarus, 2005
2nd IEEE International Conference on Circuits and Systems for Communications (ICCSC04), Moscow, Russia, 2004
Всероссийской научной конференции «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB», 2004
Реализация результатов работы
Результаты работы внедрены в соответствующие разработки ОАО «СеверТрансКом», Ярославской областной клинической больницы, г Ярославль Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ в рамках дисциплин «Цифровая фильтрация» и «Цифровая обработка изображений», а также в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках гранта РФФИ № 06-08-00782 «Развитие теории цифровой
обработки сигналов и изображений в технических системах» (2006-2008 гг ) Все результаты внедрения подтверждены соответствующими актами
Публикации. По теме диссертации опубликована 21 научная работа, из них 2 статьи в журналах рекомендованных ВАК («Вопросы радиоэлектроники», «Цифровая обработка сигналов»), 1 статья в сборнике научных трудов физического факультета Ярославского государственного университета им П Г Демидова и 18 докладов на научных конференциях
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка испочьзованных источников, содержащего 163 наименования Она изложена на 139 страницах машинописного текста содержит 41 рисунок и 12 таблиц
