Исследование значимости некоторых показателей качества автотипного оттиска
Дипломная работа - Разное
Другие дипломы по предмету Разное
азложения.
Функция SNR возвращает отношение сигнал-помеха между матрицами изображения M и Q. Она определяется как отношение средней мощности изображения к средней мощности шума. Шум вычисляется вычитанием исходного изображения из искаженного.
Метрика SSIM [21] вычисляется следующим образом:
(18)
(19)
(20)
(21)
где x, y - значения в окнах выборки (например, 8 х 8) из соответствующих позиции на изображениях M и Q; ?x, ?2x и ?xy - представляют среднее компонентов x, дисперсию компонентов x и ковариацию компонентов x и y, соответственно; Np - число элементов в окне выборки; 1 - вектор со всеми значениями равными 1; C1 и C2 - постоянные коэффициенты, зависящие от динамического диапазона пикселей; xi и yi - скользящие окна, находящиеся в i-ой позиции; W(xi, yi) - весовое значение i-ого окна; Ns - общее количество скользящих окон.
.4.2 Нахождение MSE, SNR и SSIM для пар изображений
Ниже приведены результаты поиска максимально подобного изображения из ряда изображений со снижением четкости крайнему изображению O10 из ряда изображений со сжатием контраста.
Построенная таблица отражает влияние изменения количества пространственных отсчетов (четкости) на степень подобия с изображением O10. Используемые статистические методы находятся в разных интервалах изменения, поэтому необходимо отдельно построить графики для каждого из них и проследить наличие общих свойств между выбранными методами.
На всех графиках видно, что они имеют по два минимума и максимума на интервале изменения zoom 0,2-0,9. Сначала проанализируем графики по их минимальным и максимальным значениям. На рисунке 12 минимальная среднеквадратичная ошибка соответствует значению zoom, равному 0,75, максимальная при 0,2. Параметр отношения сигнала к шуму (рисунок 13) максимален при 0,75 и минимален при 0,2. Структурный индекс подобия (рисунок 14), предполагающий обратную зависимость от среднеквадратичной ошибки, максимален при 0,9 и минимален при 0,2. Полагаясь на эти результаты, можно заключить, что метод программной оценки подобия не работает, так как предельно сжатое изображение по тоновому диапазону (O10) стремиться к максимальному подобию к несжатому изображению O, и ухудшение четкости приводит к дальнейшему снижению подобия. Однако существуют интересные области на всех графиках, а именно, их первые максимумы (для SSIM и SNR) и первый минимум (для MSE). Для всех графиков они соответствуют значению zoom, равному приблизительно 0,4. В данной работе предлагается отталкиваться от этого значения, так как оно выражено на всех графиках и сравнимо по величине с максимальными и минимальными значениями для SSIM, SNR и MSE, соответственно.
Теперь мы получили согласованные интервалы с подобными крайними изображениями. Эти интервалы равны O-O10 и O-JJ11 для тонового сжатия и уменьшения четкости, соответственно.
6.5 Разделение интервалов изменения контраста и четкости на визуальные пороги чувствительности
Задача разделения на пороги ставилась из расчета получить по 3 порога для каждого показателя качества. Экспертов из Группы А попросили разложить в ряд изображения каждого показателя качества (11 изображений изменения контраста и 12 изображений изменения четкости) на 4 стопки, где верхние изображения в стопках отличались бы друг от друга на равный интервал изменения соответствующего показателя качества. Эксперт знал:
)какой показатель качества изменяется в предложенной ему пачке (для повышения согласованности мнений экспертов);
)порядок и пределы изменения показателя качества (для полного использования заданного интервала изменения показателя качества);
В эксперименте принимали участие 10 экспертов. В таблицах 4 и 5 приведены распределения изображений для показателей контраста и четкости, их средние значения и соответствующие им верхние изображения.
Таблица 4 - Определение равных порогов чувствительности показателя контраста путем экспертной оценки распределения листов в стопках
Таблица 5 - Определение равных порогов чувствительности показателя четкости путем экспертной оценки распределения листов в стопках
В результате мы получили равномерные пороги изменения каждого показателя качества внутри согласованных между собой интервалов их изменения. Предполагается, что данная процедура позволит корректно проводить дальнейшее исследование, в котором будет определяться сравнение выбранных порогов, представление их попарных сочетаний, что в последствие даст возможность сделать определенные выводы относительно важности того или иного показателя качества для человека.
6.6 Методика проведения экспертной оценки попарных сочетаний печатных оттисков
Данный эксперимент также проходил при соблюдении ISO 3664:2000, а также в соответствии с пунктом 4 подраздела 5.2. Было введено ограничение на число сочетаний. Так, их должно было быть 9, но т.к. предельные пороги, O10 и JJ11, уже были обработаны программно, то для экспертной оценки их число сократили до 8 (A, B, C, D, E, F, G, H).
6.7 Обработка и анализ результатов экспертной оценки
В опросе приняли участие 30 наблюдателей. В трех группах было равное количество человек. В сочетаниях показатели качества никаким образом не связывались с последовательностью их обозначений (алфавитной) или соответствующими номерами, с целью снизить субъективные ошибки, опирающиеся не на сами изображения, а