Алгоритм и методика ранжирования группы растровых изображений

Предлагаются алгоритм и методика ранжирования группы растровых изображений по критерию их предполагаемого качества. Под ранжированием в статье понимается оценка выборки растровых изображений в порядке убывания их качества. При этом оценка качества изображений выполняется на основе ряда статистических показателей, таких как коэффициенты вариации, детерминации, показатель ранговой корреляции, а также ошибки: абсолютной максимальной, средней, средней квадратической. Различия между изображениями базируются на преобразовании полноцветного изображения RGB в цветовые пространства HSV, Lab, NTSC, XYZ, YCbCr, которые можно представить в виде одномерных матриц пикселей. В качестве эталона принимается не отдельно взятое изображение, а цветовая модель RGB. Относительно нее сравниваются предлагаемые статистические характеристики других цветовых моделей, при этом любой объект каждой цветовой модели сравнивается с базовой моделью – изображением RGB. На основе такого сравнения все изображения заданной группы анализируются независимо друг от друга. Оценка качества изображения выполняется в модуле, который может использоваться для циклической обработки нескольких изображений и представляется в числовой форме в виде вещественного числа. Один из блоков модуля выполняет расчеты статистических показателей между каждой цветовой моделью и базовой моделью RGB. После получения значений оценок качества они ранжируются по их значениям. В итоге может быть определено изображение с более высоким или низким качеством сцены. В качестве тестовых изображений были рассмотрены изображения с артефактами блокинга, зашумленные изображения типа соль и перец (salt & pepper), изображения с артефактами строб-эффектов.