Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МАСШТАБИРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 
А.Х. Ахмедова (старший преподаватель, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий,) 
А.Н. Ганиев (магистрант, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий) 
При 
организации 
телевизионного 
вещания 
по 
сравнительно 
узкополосным каналам Интернета необходимо согласовывать объемы 
данных видеопотоков с пропускной способностью каланов связи. Для этого 
используются различные методы и стандарты видеокомпрессии, например 

---

158 
H.264, H265 и.т.д, отличающиеся большой вычислительной сложностью и 
соответственно относительно низким быстродействием. Причем, учитывая, 
что телевидение является видеосистемой реального времени, то для 
кодирования видеопотоков требуются высокопроизводительные и дорогие 
видеопроцессорные устройства. 
С 
другой 
стороны, 
используя 
методы 
двунаправленного 
масштабирования изображений можно снизить объем видеоданных при 
передаче видеопотока, а на приемной стороне восстановить исходное 
разрешение изображений. При этом могут использоваться более простые и 
дешевые видеопроцессорные устройства.
В настоящее время разработано достаточно много различных методов и 
алгоритмов изменения разрешения изображений, отличающихся качеством 
трансформации 
изображений, 
вычислительной 
сложностью 
и 
быстродействием. При этом любое преобразование изображений неизбежно 
сопровождается ухудшением его визуального качества. При чем, при 
двунаправленном масштабировании вначале происходит некоторое снижение 
качества при уменьшении изображений, а затем ухудшение качества при их 
увеличении. При этом к основным артефактам, возникающим при 
масштабировании можно отнести следующие: 
1. Ringing – возникновение волны около резкой границы на 
изображении. 
2. Overshooting - возникновение 2 и 3 волн. 
3. Aliasing – “лестничный эффект” – неравномерности изображения на 
резких диагональных границах изображения. 
4. Unsharpening – размывание или недостаточная четкость изображения 
после масштабирования. Причем, повышение четкости, как правило, 
приводит к увеличению остальных артефактов и наоборот – подавление 
артефактов подавляет также и четкость. 
5. Sub-pixel shift – субпиксельный сдвиг изображения, связанный, как 
правило, с особенностями реализации алгоритма. Он практически не влияет 
на визуальное качество, однако существенно влияет на формальную метрику. 
Соответственно, 
для 
выбора 
более 
эффективного 
метода 
масштабирования изображений необходимо оценивать качество их работы 
по результатам обработки специальных тестовых изображений, на которых
возникающие искажения достаточно хорошо заметны.
Обычно для сравнения алгоритмов масштабирования используются 
специальные искусственные векторные изображения, называемые «мирами» 
(рис.1).
а
б
в
г 
д 

---

159 
Рис.1. Набор тестовых изображений для оценки качества масштабированных 
изображений, где: а, б – оценивают контраст границ, ringing и aliasing на них; в, г, д – 
оценивают систематический субпиксельный сдвиг в разных направлениях и разных частях 
изображений, а также оценки приближения неконтрастных деталей 
При оценке качества двунаправленного масштабирования исходные 
тестовые изображения вначале масштабируются в сторону уменьшения в 
кратное число раз, а потом масштабируются вверх для восстановления 
исходного размера. При этом помимо тестовых графических изображений 
для наглядности могут использоваться и реальные мелкоструктурные 
изображения. Например, на рис.2 представлен вариант двунаправленного 
масштабирования 
изображения 
с 
драконами 
с 
использованием 
интерполяционного фильтра Ланцоша 3-го порядка.
Рис.2. Исходное тестовое изображение и его последовательное уменьшение, и
увеличение в 2 раза интерполятором Ланцоша 3. 
Как видно из приведенного рисунка, в результате двукратного 
преобразования изображений, восстановленное изображение заметно теряет 
четкость. 
Хотя 
обработка 
проводилась 
алгоритмом, 
специально 
разработанным для высококачественного масштабирования изображений. 
Таким образом, для качественного двунаправленного ресайза изображений 
необходимы более эффективные методы масштабирования, которые 
адаптируют свои алгоритмы под структуру используемых изображений.