Naslov
Uklanjanje degradacije slike primjenom statističkoga modela prirodne scene i percepcijske mjere kvalitete slike
(Image degradation removal using statistical model of natural scene and perceptual image quality measure)

Autori
Bjelopera, Anamaria

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
14.07

Godina
2016

Stranica
169

Mentor
Grgić, Sonja

Ključne riječi
degradacija slike, percepcijska mjera kvalitete, BRISQUE, Rieszova transformacija, strojevi s potpornim vektorima, statistička značajnost, uklanjanje šuma, uklanjanje zamućenja
(image degradation, perceptual quality measure, BRISQUE, Riesz transformation, support vector machines, statistical significance, noise removal, blur removal)

Sažetak
U današnje vrijeme digitalni zapisi slika predstavljaju bitan izvor informacija te su podložni različitim vrstama degradacije zbog čega su razvijene različite metode poboljšanja kvalitete slika. Kako bi se ustanovila pojedina vrsta degradacije, u radu je predložena nova metoda za određivanje vrste degradacije slike koja se temelji na mjeri percepcijske kvalitete BRISQUE bez upotrebe izvorne slike te Rieszovoj transformaciji koja omogućava konstrukcije usmjerenih waveleta s proizvoljnim redovima i bilo kojim brojem dimenzija te omogućava savršenu rekonstrukciju. Nova metoda definira trideset i sedam parametara, osamnaest iz BRISQUE mjere te devetnaest iz koeficijenata Rieszove transformacije iz kojih se određuje vrste degradacije slike. Pri tome je mjera ispitivana u LIVE i VCL@FER bazi zasebno te u međusobnim kombinacijama ovih baza uz normalizaciju parametara na minimalne i maksimalne vrijednosti parametara izračunatih iz LIVE i VCL@FER baze uz pomoć treniranja sa strojevima s potpornim vektorima (SVM). Ispitana je statistička značajnost nove metode za određivanje vrste degradacije slike te uspoređena s postojećom BRISQUE metodom. U većini slučajeva se postižu statistički bolji rezultati nove metode, a najbolji rezultati se postižu ako se treniranje provodi na parametrima iz LIVE baze normaliziranim na parametre LIVE baze koja će i biti korištena prilikom određivanja vrste degradacije nepoznate slike. Nakon što se odredi vrsta degradacije nepoznate slike, na temelju određenih parametara percepcijske mjere kvalitete BRISQUE kod kojih je uočena pravilnost ponašanja (kod zamućenja smanjivanje vrijednosti parametara kako raste stupanj degradacije Gaussovim zamućenjem, tj. kod šuma porast vrijednosti parametara kako raste stupanj degradacije Gaussovim šumom) definira se standardna devijacija Gaussovog šuma ili Gaussovog zamućenja koja je ulazni parametar u algoritam za uklanjanje šuma (BM3D) odnosno zamućenja (Lucy-Richardson). Navedenim postupcima postiže se određivanje vrste degradacije slike te uklanjanje degradacije šumom i zamućenjem bez poznavanja izvorne slike te određivanje vrste i stupnja degradacije.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA