Найти

Результаты поиска

• ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЛИЯНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНТРОПИИ ШЕННОНА И КОЭФФИЦИЕНТА ПОЛЕЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ ХАРТЛИ

  А.А. Александров , Г.С. Мизюков , М.А. Бутакова

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Исследуются методы повышения качества изображений, получаемых из гетерогенных ис-
  точников информации на основе многомодальной интеграции. Дополнительная информация из
  нескольких модальностей позволяет использовать признаки, которые невозможно правильно ин-
  терпретировать, если анализировать информацию отдельно от одного источника. В качестве
  подтверждения актуальности темы рассматриваются современные исследования в данной об-
  ласти. Целью работы является повышение информативности изображений, получаемых в ре-
  зультате слияния данных от разнородных источников, и получение высококачественных изобра-
  жений, пригодных для корректной работы алгоритмов машинного обучения. Для достижения
  поставленной цели авторами решается ряд задач: создание подхода к измерению качества изо-
  бражений, в рамках которого необходимо разработать ряд алгоритмов, описывающих процесс
  оценки качества результатов слияния на основе многомодальной информации; реализация полу-
  ченных алгоритмов в программной среде для валидации предлагаемого подхода; проведены оценоч-
  ных экспериментов на основе представленных алгоритмов, в частности, вычисления мер инфор-
  мативности изображений и влияния шумов и размытости на энтропию объединённого изображе-
  ния. Результаты экспериментальных исследований на наборах данных из открытых источников
  показали, что предложенный метод позволяет определить наилучший вариант слияния изобра-
  жений, при котором данные будут иметь максимальную информативность. Использование эн-
  тропии по Шеннону дает возможность вычислить количество информации, передаваемой в изо-
  бражениях, а коэффициент полезной информации Хартли позволяет оценить количество присут-
  ствующих шумов в изображении. Также, в статье проводится сравнение результатов при раз-
  личных уровнях шума и степени размытости изображений, демонстрирующее различные резуль-
  таты алгоритмов при оценке качества изображений. Предложенный подход проиллюстрирован
  на примере анализа изображений, полученных путём слияния данных от двух типов приборов –
  инфракрасной камеры и видеокамеры, снимающей изображения в видимом диапазоне