science-review.ru
В последние годы уделяется много внимания реконструкции изображений, соответственно оценка ка¬чества является важной задачей для сравнения различных методов восстановления изображений. Во многих случаях методы реконструкции приводят к размытию текстуры и структуры при восстановлении больших об¬ластей с искаженными значениями пикселей. Объективная количественная оценка результатов восстановления в настоящее время отсутствует, в связи, с чем во многих подходах используется экспертная оценка. В данной статье рассматривается новый подход оценки качества восстановления изображений на основе машинного об¬учения с использование модели зрения человека, который заключается в том, что локальные области изображе¬ний могут быть представлены дескрипторами в виде некоторых параметрических распределений. Далее метод опорных векторов регрессии позволяет предсказать воспринимаемое качество восстановленных изображений в соответствии с экспертной оценкой. В работе продемонстрировано, что оценка качества, полученная с ис¬пользованием приведенного подхода коррелирует с субъективной оценкой качества.117 118
162 KB
Библиографическая ссылка
Воронин В.В. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Научное обозрение. Технические науки. 2015. № 1. С. 117-118;URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=913 (дата обращения: 23.05.2025).