Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:
Հրապարակման ամսաթիվ:
Հատոր:
ISSN:
Լրացուցիչ տեղեկություն:
Ասատրյան Դավիթ Գ., Асатрян Давид Г.
Վերնագիր:
No-Reference Quality Assessment of an Image Resizing Algorithms
Այլ վերնագիր:
Ստեղծողը:
Խորագիր:
Mathematical cybernetics ; Computer science
Չվերահսկվող բանալի բառեր:
Image resizing ; Weibull distribution ; Gradient magnitude ; Quality assessment ; Interpolation
Ծածկույթ:
Ամփոփում:
In this paper, a No-Reference method is proposed for quality assessment of an image resizing methods based on interpolation algorithms. Quality refers to the image blur. To this end, it is proposed to use a previously developed measure based on a statistical assessment of the Weibull distribution shape parameter, adopted as a model for gradient magnitude of an image. The results of numerical experiments are presented that allow us to evaluate and compare the quality of various image resizing algorithms. Հոդվածում դիտարկվում է պատկերի մասշտաբավորման ալգորիթմների որակի՝ առանց էտալոնի գնահատման եղանակ, որը հենված է միջարկման մեթոդների վրա: Որակ ասելով հասկանում ենք պատկերի ճապաղվածության աստիճանը, որն առաջանում է մասշտաբավորման հետևանքով: Դրա համար առաջարկվում է օգտագործել նախկինում մշակված չափանիշը, որը հենված է որպես պատկերի գրադիենտի մագնիտուդի մոդել ընդունված Վեյբուլի բաշխման ձևի պարամետրի վիճակագրական գնահատականի վրա: Բերվում են թվային փորձարկումների արդյունքներ, որոնք թույլ են տալիս գնահատել և համեմատել պատկերի մասշտաբավորման տարբեր ալգորիթմների որակը: В статье рассматривается метод безэталонного оценивания качества алгоритмов масштабирования изображения, основанный на методах интерполирования. Под качеством понимается степень размытия изображения, вызванного масштабированием. Для этого предлагается использовать разработанную ранее меру, основанную на статистическую оценку параметра формы распределения Вейбулла, принятого в качестве модели для магнитуды градиента изображения. Приводятся результаты численных экспериментов, которые позволяют оценивать и сравнивать качество различных алгоритмов масштабирования изображения.