7.1. СУБЪЕКТИВНЫЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ кратко

Привет, сегодня поговорим про субъективные оценки качества изображений, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое субъективные оценки качества изображений , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Цифровая обработка изображений.

В настоящее время наиболее распространенным и самым надежным способом определения качества изображений является субъективная экспертиза [1-7]. В некоторых случаях в качестве экспертов привлекают наблюдателей-неспециалистов. Их оценки определяют качество изображения именно так, как его воспринимает «средний» наблюдатель. Кроме того, проводятся опыты со специалистами, имеющими опыт обработки изображений, от которых следует ожидать более обоснованных оценок качества. Предполагается, что опытные наблюдатели замечают небольшие погрешности изображения, которые неспециалист может проглядеть.

Существуют два вида экспертных оценок: абсолютные и сравнительные. В первом случае наблюдатель должен оценить качество изображения по какой-то заранее определенной шкале. При некоторых методиках процесс оценивания облегчается тем, что наблюдателю предоставляется также набор эталонных изображений. Существуют и другие методики, когда наблюдатель вынужден принимать решение только на основании своего собственного опыта. При сравнительных оценках наблюдатель должен ранжировать набор конкретных изображений, т. е. расставить их в ряд по убыванию качества.

Распространенным видом шкалы оценок является шкала «общего качества», когда изображениям приписываются баллы, которые соответствуют градациям от «неудовлетворительно» до «отлично», приведенным в табл. 7.1.1 . На практике каждое изображение поступает к наблюдателю, и он выставляет балл той категории, которая, по его мнению, в наибольшей степени соответствует качеству изображения. Вариантом данной шкалы является шкала шеста в группе», или относительная шкала (табл. 7.1.2), когда наблюдатель оценивает качество изображения, сравнивая его со всеми другими изображениями, входящими в рассматриваемую группу . Еще одной распространенной шкалой оценок является шкала погрешностей, согласно которой наблюдатель должен оценить в баллах степень искажений, изменяющихся от «незаметных» до «крайне нежелательных». Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Эта шкала, составленная Мерцем, Фаулером и Кристофером , приведена в табл. 7.1.3. Несколько других шкал оценки качества описаны в работе Пирсона .

Результаты экспертных оценок обычно выражают с помощью среднего балла, определяемого как

, (7.1.1)

где — число изображений, отнесенных к -й категории, a — соответствующий ей балл. Считается, что для получения надежной оценки качества изображения необходимо опросить не менее двадцати наблюдателей. Одной из трудностей, связанных с балльными оценками, является возможная нелинейность шкалы. На рис. 7.1.1 для сравнения помещены шкала абсолютного (общего) качества (табл. 7.1.1), шкала погрешностей (табл. 7.1.3) и еще одна шкала погрешностей, состоящая из трех градаций. Сравнение шкал выполнено на основе субъективных оценок .

Таблица 7.1,1. Шкала общего качества (абсолютная шкала)

Таблица 7.1.2. Шкала места в группе (относительная шкала)

Таблица 7.1.8. Шкала погрешностей

Следует подчеркнуть, что на результаты субъективных экспертных оценок влияют характер рассматриваемых изображений и окружающая обстановка (условия эксперимента). Если наблюдатель видел подобные изображения, то он склонен более строго оценивать погрешности, поскольку имеет сложившееся представление о структуре изображения. С другой стороны, в незнакомом изображении искажения могут оставаться незамеченными, пока наблюдателю не будет на них указано. Ясно, что условия эксперимента должны в максимально возможной степени соответствовать условиям наблюдения в реальной обстановке. Кроме того, следует с осторожностью пользоваться экспертными оценками, если изменились условия наблюдения. Так, качество изображения на экране обычного телевизионного монитора может быть расценено как «хорошее», с «еле заметными» искажениями. Однако если то же самое изображение будет представлено в виде фотографии, снятой с помощью высококачественной аппаратуры, то все погрешности, ранее скрытые нелинейностями телевизионного устройства, неожиданно могут стать очень заметными.

Рис. 7.1.1. Сравнение шкал качества и погрешностей, применяемых для субъективной оценки изображений.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• сингулярное разложение матрицы ,

Надеюсь, эта статья об увлекательном мире субъективные оценки качества изображений, была вам интересна и не так сложна для восприятия как могло показаться. Желаю вам бесконечной удачи в ваших начинаниях, будьте свободными от ограничений восприятия и позвольте себе делать больше активности в изученном направлени . Надеюсь, что теперь ты понял что такое субъективные оценки качества изображений и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Цифровая обработка изображений