Previous Page  4 / 18 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 4 / 18 Next Page
Page Background

Оценка качества изображений при повышении разрешения…

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2017. № 1

127

стрированную в высоком разрешении, но в ином спектральном диапазоне

(

опорное

изображение), поэтому имеет ту же форму деталей, но другие значения

интенсивностей. В некотором смысле необходимо совместить яркости исходно-

го изображения и структуру опорного. В настоящей работе эта задача решена

методом пространственно-спектрального синтеза. Созданный метод синтеза

также применяют в ситуации отсутствия опорного изображения (т. е. в задаче

интерполяции), результаты сравнивают с аналогичными результатами, полу-

ченными фильтром Ланцоша.

В настоящей работе проведен анализ различных метрик для оценки каче-

ства изображений, полученных с помощью разработанных методов повышения

пространственного разрешения на основе спектрального синтеза.

Улучшение качества изображений с привлечением опорных изображе-

ний.

Подход основан на увеличении пространственного разрешения изображе-

ний путем добавления информации о деталях изображения с помощью модели-

рования пространственного спектра изображения в области высоких частот.

Для этого используется дополнительная информация, извлекаемая из опорного

изображения высокого разрешения. Основной процедуре улучшения предше-

ствует несколько этапов обработки улучшаемого и опорного изображений.

Предварительная обработка и приведение изображений.

Предваритель-

ная обработка изображений включает в себя передискретизацию исходного

изображения до разрешения опорного, взаимную привязку исходного и опор-

ного изображений, приведение их гистограмм. Передискретизацию исходного

изображения проводят методом билинейной интерполяции. Взаимная привязка

заключается в установлении соответствия между точками двух изображений.

Она необходима для устранения относительных пространственных сдвигов, ко-

торые появляются ввиду использования разных датчиков для получения двух

изображений одной области. Используемые методы описаны в работе [15].

Спектральное преобразование. Объединение спектров.

Для вычисления

спектра

( , )

A u v

изображения

( , )

I m n

применяют

дискретное косинусное преоб-

разование

(ДКП) [28]. Использование ДКП объясняется тем, что получаемый в

результате спектр, как и исходное изображение, состоит из действительных чи-

сел, в отличие от преобразования Фурье. Далее происходит процедура слияния

фурье-образов исходного

( )

init

I

и опорного

( )

help

I

изображений. Учитывается,

что на исходном изображении наиболее значимыми являются низкие частоты, а

с опорного изображения берутся высокие частоты:

( , ) = ( , ) ( , ) (1 ( , ))

( , ),

res

init

help

A m n G m n A m n

G m n A m n

 

где

init

A

— двумерный косинусный спектр исходного изображения;

help

A

двумерный косинусный спектр опорного изображения;

( , )

G m n

— весовая

функция, близкая к единице в области малых значений

= 1,

,

m M

и

= 1,

,

n

N

и уменьшающаяся в области высоких значений. Здесь в качестве весовой функ-

ции был применен гауссиан