Using virtual metrics for assessing the quality of color images
Volodymyr Tkachenko, A. S. Gordeev · Printing and Publishing · 2023
Харківський національний економічний університет ім.С. Кузнеця, просп.Науки, 9А, Харків, 61166, Україна Розглянуто проблему використання віртуальних метрик для оцінки якості кольорових зображень.Контроль якості стисненого зображення є складним і не однозначним процесом.Традиційні показники аналізу якості зображення містять метрики PSNR і MSE, а також структурні показники (SSIM) і багатомасштабні MSSIM.Визначено оптимальні значення метричних показників, що відповідають зображенням із найкращою різкістю -такі ж, як і за візуальної експертної оцін ки.Розглянуті метрики засновані на оцінці різкості зображення.Запропонований підхід доцільно використовувати для попередньої оцінки якості одержуваного зображення на етапі підготовки до друку.Метрики PSNR вміщують характе ристики, що оцінюють на основі властивостей контрастної чутливості зору.При наступному друкуванні експериментальних зразків межі переривчастих ліній згладжуються порівняно з вихідним файлом: з одного боку, при друкуванні шири на ліній збільшується (у напрямку друку), з іншого боку, витік чорнила згладжує нерівності меж ліній.Ключові слова: візуальні метрики, якість, контрастність, різкість, кольоро ві зображення, декомпозиція.Постановка проблеми.При виконанні завдань, пов'язаних з обробкою та аналізом зображень, виникає проблема оцінки якості зображення.Найбільшого поширення набули методи оцінки якості зображення шляхом порівняння з еталоном.У цьому разі одне із зображень приймається як зразок, а всі наступні порівнюються з ним.Як міра близькості, а отже, міра якості може виступати, наприклад, середньоквадратичне відхилення або коефіцієнт кореляції.Незважаючи на простоту та ефек тивність такого підходу, на практиці не завжди можливе його застосування че рез відсутність еталонного зображення.Аналіз останніх досліджень та публікацій.Контроль якості компресованого зображення досить складний та неоднозначний.На сьогодні існує безліч методів та метрик аналізу якості зображень.До традиційних метрик належать PSNR та MSE, до більш складних -метрики структурної подоби (SSIM) та багатомасштабні MSSIM [1-3].Метод SSIM виконує порівняння двох зображень та оцінює їхні