Preview

Информатика

Расширенный поиск

Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений

Полный текст:

Аннотация

Исследуются свойства популярной меры сравнения цифрового изображения с эталоном – индекса структурного сходства, называемого в литературе SSIM. Доказывается, что SSIM и производные от него функции не являются метриками. Описываются варианты модификации индекса SSIM. Показывается, что меры, подобные этому индексу, оценивают не качество изображений, а их пофрагментное сходство. Кроме того, отмечается, что усредненные оценки, выставляемые экспертами и называемые MOS, очень субъективны и не могут в точности коррелировать с вычисляемыми количественными оценками сходства сравниваемых изображений. Для подсчета индекса SSIM вычисляется матрица локальных оценок. Каждая оценка определяет сходство двух анализируемых пикселов с одинаковыми координатами с учетом соседних пикселов. Обычно в качестве индекса SSIM используется средняя арифметическая величина полученной матрицы. Вместо нее для усовершенствования индекса SSIM предлагается использовать параметр масштаба распределения Вейбулла, аппроксимирующего гистограмму локальных оценок индекса SSIM. На множестве изображений общедоступной базы TID2013 показывается, что предложенный параметр является более точной характеристикой сходства изображений, чем среднее множество локальных оценок.

Об авторе

В. В. Старовойтов
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Старовойтов Валерий Васильевич – доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник.

Ул. Сурганова, 6, 220012, Минск



Список литературы

1. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity / Z. Wang [et al.] // IEEE Transactions on Image Processing. – 2004. – Vol. 13, no. 4. – P. 600–612.

2. Image database TID2013: peculiarities, results and perspectives / N. Ponomarenko [et al.] // Signal Processing: Image Communication. – 2015. – Vol. 30. – P. 57–77.

3. Geusebroek, J. A six-stimulus theory for stochastic texture / J. Geusebroek, A. W. M. Smeulders // International Journal of Computer Vision. – 2005. – Vol. 62, no. 1–2. – Р. 7–16.

4. Xue, W. Reduced reference image quality assessment based on Weibull statistics / W. Xue, X. Mou // Proc. of the 2nd Intern. Workshop on Quality of Multimedia Experience. –N.Y., 2010. – Р. 11–16.

5. Brunet, D. On the mathematical properties of the structural similarity index / D. Brunet, E. R. Vrscay, Z. Wang // IEEE Transactions on Image Processing. – 2012. – Vol. 21, no. 4. – Р. 1488–1499.

6. Hore, A. Image quality metrics: PSNR vs. SSIM / A. Hore, D. Ziou // Proc. of the 20th Intern. Conf. on Pattern Recognition. – Washington, 2010. – P. 2366–2369.

7. Старовойтов, В. В. Локальные геометрические методы цифровой обработки и анализа изображений / В. В. Старовойтов. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. – 284 с.

8. Сидоров, Д. В. Модификация алгоритма SSIM / Д. В. Сидоров // Прикладная информатика. – 2010. – № 4. – C. 123–125.

9. Wang, Z. Multiscale structural similarity for image quality assessment / Z. Wang, E. P. Simoncelli, A. C. Bovik // Proc. of the 37th Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers. – USA, CA, 2004. – Vol. 2. – P. 1398–1402.

10. Еремеев, О. И. Интегрированная метрика визуального качества изображений при наличии эталона / О. И. Еремеев // Системи обробки інформації. – 2014. – № 5. – С. 35–42.

11. Brain responses strongly correlate with Weibull image statistics when processing natural images / H. S. Scholte [et al.] // Journal of Vision. – 2009. – Vol. 9, no. 29. – С. 11–25.

12. Статистические методы. Распределение Вейбулла. Анализ данных : ГОСТ Р 50779.27–2017. – Введ. 10.08.2017. – М. : Госстандарт России : Изд-во стандартов, 2017. – 62 с.

13. Shewhart, W. A. Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control / W. A. Shewhart. – Washington : Courier Corporation, 1939. – 155 p.

14. Wheeler, D. J. Problems with Skewness and Kurtosis. Part II. What do the shape parameters do? [Electronic resource] / D. J. Wheeler // Quality Digest Daily. – 2011. – Mode of access: https://www.spcpress.com/pdf/DJW231.pdf. – Date of access: 20.05.2018.


Для цитирования:


Старовойтов В.В. Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений. Информатика. 2018;15(3):41-55.

For citation:


Starovoitov V.V. Enhancement of the structural similarity index SSIM. Informatics. 2018;15(3):41-55. (In Russ.)

Просмотров: 145


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)