Оценки качества для анализа цифровых изображений

• Datum: 2008
• Hauptverfasser: Монич, Ю.И., Старовойтов, В.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
• Schlagworte: Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7481
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Оценки качества для анализа цифровых изображений / Ю.И. Монич, В.В. Старовойтов // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 376-386. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

В статье дана классификация оценок качества изображений. Возможны два подхода к оценке качества изображений: количественная оценка с помощью использования математических методов и субъективная оценка на основе экспертных оценок. С другой стороны, субъективные и количественные оценки качества изображений могут быть абсолютными или сравнительными. В статье представлены наиболее распространенные оценки качества изображения, дана их классификация. Приведены рейтинговые шкалы для субъективной оценки качества изображений. У статті наведена класифікація оцінок якості зображень. Можливі два підходи до оцінки якості зображень: кількісна оцінка при допомозі використання математичних методів і суб’єктивна оцінка на основі експертних оцінок. З іншого боку, суб’єктивні і кількісні оцінки якості зображень можуть бути абсолютними чи порівняльними. У статті наведені найбільш поширені оцінки якості зображення, подана їх класифікація. Наведені рейтингові шкали для суб’єктивної оцінки якості зображень. The article is dedicated to the classification of possible ways to evaluate image quality. An image can be processed through quantitative evaluation or subjective evaluation. Quantitative evaluation is based on the use of mathematical methods while subjective one is built on the results of experts' review. On the other hand, these evaluation methods can also be called as absolute and comparative. Authors also describe the most used quality evaluation methods as well as their classification and rank scales, which are applicable for subjective image quality evaluation.