350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №1 за 2013 г.
Статья в номере:
Определение типа искажения изображения в задаче неэталонной оценки качества
Ключевые слова: машинное обучение метод опорных векторов JPEG2000 JPEG звон размытие оценка качества изображений гауссовский шум импульсный шум MotionBlur
Авторы:
В.В. Хрящев - к.т.н., доцент, кафедра динамики электронных систем, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. Е-mail: vladimir@piclab.ru А.Л. Приоров - д.т.н., доцент, кафедра динамики электронных систем, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. Е-mail: andcat@yandex.ru В.Е. Соловьев - аспирант, кафедра динамики электронных систем, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. Е-mail: vladimir.yar@gmail.com А.М. Шемяков - магистрант, кафедра динамики электронных систем, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. Е-mail: andrey.shemiakov@gmail.com
Аннотация:
Разработан способ автоматического определения типа искажения поврежденного изображения с помощью методов машинного обучения. В качестве метода обучения выбран алгоритм на основе метода опорных векторов. Исследовано шесть классов возможных искажений: гауссовский шум, импульсный шум типа «соль и перец», сжатие изображения алгоритмом JPEG и JPEG2000, размытие изображения вследствие медианной фильтрации и искажение типа MotionBlur. Установлено, что результаты проведенного моделирования показывают высокую вероятность определения верного типа искажения в изображении.
Страницы: 32-35
Список источников
  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005.
  2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006.
  3. Приоров А. Л., Саутов Е. Ю., Хрящев В. В. Неэталонная оценка качества JPEG-изображений // Цифровая обработка сигналов. 2007. № 3. С. 15 - 19.
  4. Саутов Е. Ю., Хрящев В. В. Разработка и анализ алгоритма неэталонной оценки качества сжатых изображений // Проектирование и технология электронных средств. 2007. № 2. С. 26 - 29.
  5. Зараменский Д. А., Хрящев В. В. Оценка качества JPEG2000 изображений // Докл. 14-й Всерос. конф. «Математическиеметодыраспознаванияобразов». Москва. 2009. С. 351-354.
  6. Niranjan D. Narvekar, Lina J. Karam An improved no-reference sharpness metric based on the probability of blur detection // 2009 International Workshop on Quality of Multimedia Experience. 2009. P. 87-91.
  7. Olsen S. I. Estimation of noise in images: an evaluation // Comput.Vision, Graphics Image Process, Graphic Models and Image Process. 1993. V. 55. №4. P. 319-323.
  8. Bilcu R. C., Vehvilainen M. A new method for noise estimation in images // Proc. IEEE EURASIP International Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Sapporo. Japan. 2005.
  9. Chen T., Wu H. Adaptive impulse detection using center-weighted median filters // IEEE Signal Processing Letters. 2001. V. 8.  № 1. P. 1 - 3.