Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu České vysoké učení technické Fakulta elektrotechnická katedra radioelektroniky DIPLOMOVÁ PRÁCE Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu Vedoucí práce: Ing. Karel Roubík Ph. D. Diplomant: Jan Vojtíšek E-mail: vojtisj@yahoo.com Jan Vojtíšek

Cíle diplomové práce Fyziologie lidského vidění a rozbor metod zpracování obrazu Hodnocení kvality obrazu objektivní subjektivní Návrh modelu lidského vidění (HVS - Human Visual System) Ověření funkce modelu Jan Vojtíšek

Návrh modelu HVS Prediktor viditelných diferencí (VDP) Původně navržen S. Dalym Vstup modelu Výstup modelu Mapa viditelných diferencí Míry kvality obrazu Model rozptylu světla na zorničce Jednoduchá implementace modelu v Matlabu R12 s použitím Image Processing Toolboxu Jan Vojtíšek

Mapa viditelných diferencí Originál obrázku Poškozený obrázek Rozdílový obrázek Šedotónová mapa Barevná mapa

Struktura VDP Amplitudová nelin. transformace Kontrastně-senzitivní funkce Detekční mechanizmus Mapa viditelných diferencí Míra kvality obrazu

CSF Citlivost HVS na prostorovou frekvenci Obecně závisí na mnoha faktorech Maximum CSF približně pro 6,5 c/deg Implementace filtru - frekvenční oblast

Rozdělení do frekvenčně-orientačních kanálů Celkem 31 kortexových kanálů (5*6+1) Kortexový filtr ve třetím frekvenčním rozlišení

Návrh kortexových filtrů Vznik kortexového filtru Filtry původně navržené A. B. Watsonem Charakteristiky filtrů tvoří Hanningova funkce Prostorově frekvenční filtry - celkem 5 filtrů + baseband Orientační filtry s odezvou na 30° (6 orientací) Filtry jsou spojité, součet matic je 1 ve všech bodech filtrů

Maskovací efekt Definice maskování Kontrastní fázově-nekoherentní maskování Masker a signál Vzájemné maskování Význam parametru  Efekt učení

Psychometrická funkce Určení pravděpodobnosti detekce rozdílů Sloučení kanálů Určení znaménka Význam parametrů  a  Jan Vojtíšek

Porovnání měr kvality obrazu se subjektivními testy 5 různých předloh, 5 metod komprese, 5 kompresních poměrů, celkem bylo srovnání provedeno na 125 obrázcích. Barevná mapa viditelných diferencí pro obrázek s kompresním poměrem 37,7

Grafické rozhraní modelu Vstup pro dva obrázky Možnost nastavení parametrů modelu Textový a grafický výstup VDP a model rozptylu

Vylepšení modelu oproti Dalyho návrhu Míry kvality obrazu IQM1 a IQM2 Doplnění o model monitoru Změna části modelu reprezentující CSF Změna výpočtu vzájemného maskování Doplnění a diskuze nad parametry psychometrické funkce Komplexní testování Různé typy obrázků Poškození (rozmazání, konturování, šum, komprese)

Výhody a nevýhody modelu Výhody VDP Univerzalita modelu druh poškození typ obrázku Možnost testování jednotlivých bloků Mapa viditelných diferencí přesně zakresluje rozdíly mezi vstupními obrázky Nevýhody Nutnost změny parametrů modelu Výpočetní náročnost