Аналiз якостi методiв повороту зображення зa допомогою моментних iнварiантiв

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБедратюк, Г.І.
dc.contributor.authorBedratyuk, A.
dc.date.accessioned2021-02-24T10:52:44Z
dc.date.available2021-02-24T10:52:44Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractУ роботі запропоновано новий метод оцінки якості повороту напівтонових зображень на основі статистичних поворотних інваріантів зображення. Поворотні моменти довільного порядку не змінюються при повороті зображень і тому можуть слугувати мірою для оцінки зміни якості зображень при поворотах. Проведені числові експерименти показали, що поворотні моменти ефективно виявляють спотворення зображення і поводять себе аналогічно, як і відомі індекси якості зображень.uk_UA
dc.description.abstractDigital image processing often results in a loss of image quality, which is expressed in the appearance of unwanted distortion on the converted image. Visual image quality measurement is important for image and video processing programs. There are about a hundred different metrics, measuring image quality, the most popular of which are root mean square error (MSE), peak signal to noise ratio (PSNR), universal image quality index (UQI), structural similarity index (SSIM), descriptor index similarity (FSIM), gradient similarity measure (GSM), noise level measure (NQM). One of the most common standard image processing methods is to rotate an image centered at any point in the plane. In fact, rotation is a resampling of an image followed by interpolation. There have been many different rotation algorithms recently, which makes it important to study methods for assessing their quality. In this article, we propose a new method for estimating the quality of rotation based on geometric invariant moments of the image. Geometric moments and their invariants were first introduced and are intensively used in computer vision and pattern recognition. Global image descriptors are built on moments, which characterize the shape of objects in the image and are resistant to simple transformations – parallel transfer, rotation and uniform scaling. In this paper, we offer a set of invariants that are resistant only to turns. The fact that the torques do not change for the original and perfectly interpolated image allows you to use the torques as a measure of the quality of interpolation when rotating. The paper proposes a new method for estimating the quality of rotation of grayscale images based on statistical rotational invariants of the image. The geometric moment invariants of arbitrary order do not change under rotating images and therefore can serve as a measure to assess the image quality. Numerical experiments have shown that the invariants effectively detect image distortion and behave similarly to known image quality indices.uk_UA
dc.identifier.citationБедратюк Г. І. Аналiз якостi методiв повороту зображення зa допомогою моментних iнварiантiв / Г. І. Бедратюк // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2020. – № 2. – С. 57-64.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/9992
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectякість зображенняuk_UA
dc.subjectповоротuk_UA
dc.subjectінтерполяція зображенняuk_UA
dc.subjectіндекси якостіuk_UA
dc.subjectповоротні інваріантиuk_UA
dc.subjectimage qualityuk_UA
dc.subjectrotationuk_UA
dc.subjectimage interpolationuk_UA
dc.subjectquality indicesuk_UA
dc.subjectrotation invariantsuk_UA
dc.subject.udc004.932uk_UA
dc.titleАналiз якостi методiв повороту зображення зa допомогою моментних iнварiантiвuk_UA
dc.title.alternativeRotation image quality assessment via geometric moment invariantsuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
7.pdf
Розмір:
1.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ВОТТП - 2020 рік