Качество изображения
Качество изображения может относиться к уровню точности, с которой различные системы обработки изображений захватывают, обрабатывают, сохраняют, сжимают, передают и отображают сигналы, формирующие изображение. Другое определение относится к качеству изображения как к «взвешенной комбинации всех визуально значимых атрибутов изображения». [1] : 598 Разница между этими двумя определениями заключается в том, что первое фокусируется на характеристиках обработки сигналов в различных системах визуализации, а второе — на оценках восприятия, которые делают изображение приятным для зрителей.
Качество изображения не следует путать с точностью изображения . Точность изображения относится к способности процесса воспроизвести данную копию таким же способом восприятия, как и оригинал (без искажения или потери информации), т. е. посредством процесса оцифровки или преобразования аналогового носителя в цифровое изображение.
Процесс определения уровня точности называется оценкой качества изображения (IQA). Оценка качества изображения является частью измерения качества опыта . Качество изображения можно оценить двумя методами: субъективным и объективным. Субъективные методы основаны на перцептивной оценке человеком-зрителем атрибутов изображения или набора изображений, в то время как объективные методы основаны на вычислительных моделях, которые могут прогнозировать воспринимаемое качество изображения. [2] : vii Объективные и субъективные методы не обязательно согласуются друг с другом или точны: зритель-человек может заметить резкие различия в качестве в наборе изображений, в отличие от компьютерного алгоритма.
Субъективные методы являются дорогостоящими, требуют большого количества людей, и их невозможно автоматизировать в режиме реального времени. Поэтому цель исследований по оценке качества изображения состоит в том, чтобы разработать алгоритмы объективной оценки, которые также согласуются с субъективными оценками. [3] Разработка таких алгоритмов имеет множество потенциальных применений. Их можно использовать для мониторинга качества изображения в системах управления качеством, для сравнительного анализа систем и алгоритмов обработки изображений и для оптимизации систем обработки изображений. [2] : 2 [3] : 430
На процесс формирования изображения влияет несколько искажений между моментом, когда сигналы проходят и достигают поверхности захвата, и устройством или средством, в котором сигналы отображаются. Хотя оптические аберрации могут вызвать большие искажения качества изображения, они не являются частью области оценки качества изображения. Оптические аберрации , вызванные линзами , относятся к области оптики, а не к области обработки сигнала .
В идеальной модели нет потери качества между излучением сигнала и поверхностью, на которой сигнал улавливается. Например, цифровое изображение формируется электромагнитным излучением или другими волнами , проходящими через объекты или отражающимися от них. Эта информация затем захватывается и преобразуется в цифровые сигналы датчиком изображения . Датчик, однако, имеет неидеальность, которая ограничивает его работу.
