Индекс улучшения изображения что это: Индекс улучшения изображения в телевизоре — Мир Антенн

Содержание

Индекс улучшения изображения в телевизоре

Изображение в телевизоре служит для показов разных программ, фильмов и имеет информационный характер. Данное явление, позволяет визуально бывать в тех местах, которые недоступны на данный момент.

Новые технологии, разработок, сменили черно-белые экраны на цветные картинки, которые со временем стали воспроизводить более натурально любые точные копии предметов и людей. Расстояние не преграда. Технологии обозначились в виде индексов. Что это такое и для чего, расскажем далее более подробно.

Содержание статьи

Что значит индекс улучшения изображения

Улучшения изображения, это обычная измерительная единица, которая называется Герц. По-простому, это некий параметр, который способен производить контроль показа кадров в одну секунду. От этого и зависит яркость и точность на экранах телевизоров.

Например, у более старых моделей 60 Гц, с данными показателями, показные картинки просматриваются размыто, с неровной зрительной концентрацией.

ВНИМАНИЕ: Но, если в настройках повысится частоты обновлений, то кадры с картинками приобретают чёткое и ровное изображение.

Для избавления некачественного изображения, были разработаны цифровые технологии удвоения частот. Все кадры поддавались тщательной обработке. Поэтому и разработали повышение Герц, при помощи которого можно быстро убрать все мерцания показа. Это значительно повысило качество картинок на экранах.

Для чего нужен индекс улучшения изображения

Благодаря этому улучшается качественный показ картинок.
Показательные кадры исключают любые мерцания.
Увеличивается количество кадров в современных телевизорах.
Чем выше индекс, тем лучше происходит показ.

ВАЖНО: Данная величина измеряется только в Герцах, которая считает количество кадров в одну секунду. Но также имеется и второе название, развёртка.

Только при 200 Гц, изображения достигли качественных стандартов. ВНИМАНИЕ: Для форматных приборных устройств от 100 Гц, требуется увеличение Герц.

Данная информация, опубликована, для большего понимания, чтобы знать для чего нужен индекс улучшения.

Подпишитесь на наши Социальные сети

Индекс улучшения изображения в телевизоре: что это такое

Телевизионное изображение передает динамичную информационную картинку в видеоформате: фильмы, развлекательные и познавательные программы, новостные ленты. С помощью этого устройства человек получает уникальную возможность отправиться в путешествие по далеким уголкам планеты, которые для реального визита недоступны.

Первые прототипы отображали черно-белые записи, с развитием технологий появились цветные телевизоры с натуральной передачей людей и предметов, передавая точную копию оригинала. Расстояния перестали быть преградой. Для обозначения технологии применяется индекс улучшения изображения в телевизоре. Подробнее об этом понятии речь пойдет далее.

Что значит индекс улучшения изображения

Измеряется улучшение изображения в Герцах и представляет собой специальную измерительную единицу для вычисления количества сменяющихся за секунду кадров. Как известно с курса школьной физики, чтобы человеческий глаз не замечал смены раскадровки видео за секунду должно чередоваться не менее 24 картинок. Влияет величина на точность и яркость передачи экраном видеоряда.

Если расчеты переводятся в Герцы, то у старых телевизоров этот параметр составлял 60 Гц, что давало изображение с искривленной и неравномерной зрительной концентрацией, содержало некоторые размытые области.

Важно! Ровность картинок и чёткость видео может корректироваться повышением частоты обновлений в настройках.

Устранить некачественные изображения позволили цифровые разработки, которые удваивали частоты. Тщательной обработке подвергался каждый кадр из видеоряда, что достигалось устранением всех мерцающих эффектов за счёт повышения Герц. Современные телевизоры способны воспроизводить высококачественные картины в большом разрешении и высокой четкости.

Для чего нужен индекс улучшения изображения

Использование управления этим параметром позволит:

Пропорционально значению величины улучшить качество показа.
В современных моделях телевизоров число кадров за единицу времени существенно увеличивается.
Исключить мерцания и неровности картинки за счёт показательных кадров.
Существенно повысить качество показа видео.

Внимание! Общепринятое название параметра в технической документации – развёртка – отображает количество показанных в секунду кадров и измеряется в Гц.

Качественные стандарты достигаются исключительно при значении индекса улучшения изображения 200 Гц.

Важно! Увеличения частоты кадров требуется для экранов с параметром от 100 Гц и других форматных приборных устройств.

Приведенные сведения предназначены в общеобразовательных целях, чтобы понимать для чего используется в технической документации, на что влияет и что означает.

Что такое PQI? — Москва

103463 просмотров

При выборе телевизора покупатель может увидеть в описании выбранной модели такую характеристику, как PQI. Что она означает и каким должно быть ее оптимальное значение? Сейчас попробуем во всем разобраться.

Picture Quality Index (PQI) – это индекс качества изображения придуманный маркетологами Самсунг для удобства выбора телевизора. Он может иметь разное значение, которое находится в широком диапазоне. Считается, что чем выше будет этот показатель, тем лучше и контрастней окажется изображение во время быстрого передвижения объектов на экране телевизора. Например, в телевизорах торговой марки Samsung представлены модели 7 серии со значением Picture Quality Index на уровне 1400. Благодаря этому показателю потенциальный покупатель сможет при выборе техники сравнить качество изображения нескольких телевизоров между собой.

Какие показатели берутся во внимание?

При расчете PQI учитывается действие современных технологий в области отображения цвета и деталей, глубины изображения и контрастности. Этот показатель пришел на замену индексу CMR — герцовка изображения (Clear Motion Rate), который производитель указывал до 2015 года. Clear Motion Rate (CMR) имел значение в диапазоне 200 — 400 — 600 -600 или 1200 гц. В 2016 году специалисты компании Samsung решили придумать свой показатель качества картинки, разработав значение PQI.

Значение PQI в моделях 9 серии

В моделях 9 серии PQI может иметь значение от 100 до 2400 единиц. Однако далеко не во всех странах компания Samsung декларирует этот индекс. К примеру, на территории США вместо PQI производитель использует значение MOTION RATE. Этот показатель указывает количество кадров в секунду, демонстрируемых на экране (Для телевизоров без 3D = 100 — 200 Гц. Телевизоры с 3D от 200 Гц) Такой подход связан с требованиями местного законодательства предоставлять потенциальным покупателям полную информацию, которая касается качества техники.

Технологии улучшения изображения в телевизоре

Что значит индекс улучшения изображения

ВНИМАНИЕ: Но, если в настройках повысится частоты обновлений, то кадры с картинками приобретают чёткое и ровное изображение.

Для чего нужен индекс улучшения изображения

Благодаря этому улучшается качественный показ картинок.
Показательные кадры исключают любые мерцания.
Увеличивается количество кадров в современных телевизорах.
Чем выше индекс, тем лучше происходит показ.

ВАЖНО: Данная величина измеряется только в Герцах, которая считает количество кадров в одну секунду. Но также имеется и второе название, развёртка.

Только при 200 Гц, изображения достигли качественных стандартов.

ВНИМАНИЕ: Для форматных приборных устройств от 100 Гц, требуется увеличение Герц.

Данная информация, опубликована, для большего понимания, чтобы знать для чего нужен индекс улучшения.

Этот материал — попытка в очередной раз отделить мух от котлет. Я постоянно знакомлюсь со множеством устройств, и та часть, на которую Ferra.ru обращает внимание читателей, безусловно заслуживает интереса. Однако часто мне приходится сталкиваться со всевозможными нелепицами. Иногда, познакомившись с техническими характеристиками того или иного устройства, сидишь и думаешь: они значение этого параметра взяли откуда-то или просто придумали?

Далее я рассмотрю наиболее распространенные маркетинговые уловки, на которые, как на рыболовный крючок, производитель пытается «подцепить» потенциального покупателя.

Кстати, красивые девушки, позирующие на фоне телевизоров на всевозможных выставках, — это тоже маркетинг и зазываловка. Однако глазу приятно

Минимальная толщина телевизора

Начну с самого безобидного «надувательства» — с погони за миллиметрами. Она захлестнула даже рынок телевизоров, что, в принципе, неудивительно, так как ведущие производители (корейские и японские) дополнительно выпускают мобильные устройства. И если в смартфоне толщина корпуса действительно может быть одним из важных параметров (но точно не самым важным), то у телевизора — точно нет. Тем не менее, маркетологи раз за разом рассказывают о том, какие наитончайшие панели они выпускают. Так, Sony на выставке CES2015 представила линейку 4К-телевизоров, которые могут поспорить в стройности ни с кем-нибудь, а с Apple iPhone. А в технических характеристиках Philips 48PFS8209/60 указана толщина 13 мм. На самом деле там все 30 мм, если учитывать выделенное место под управляющую логику и акустическую систему.

Cтаромодное слово «ящик» как синоним «телевизора» сегодня может прозвучать как самое настоящее оскорбление

В чем практическая ценность малой толщины телевизора? Правильно, ни в чем. А потому и гнаться за всеми этими миллиметрами элементарно нет смысла. Зато использование небольшого корпуса напрямую сказывается на качестве установленной в него акустической системы. Ах, в пару к этому «анорексику» еще придется дополнительно приобретать медиасистему.

Телевизор Philips 48PFS8209/60 имеет толщину всего 1,3 см. Кто-нибудь ее видит?

Гигантская контрастность

Завышение в технических характеристиках параметра контрастности (либо полное умолчание о нем) — это, как модно сейчас выражаться, самый настоящий мейнстрим. Коэффициент контрастности представляет собой отношение яркости белого и черного цветов. Общий уровень определяется технологией производства матрицы. Если мы говорим про IPS, то это отношение приблизительно равно 1000:1. У VA-матриц контрастность может достигать 5000:1, а у OLED — бесконечности, ведь данная технология способна давать совершенно черный цвет. Это достигается за счет полного отключения пикселя и очень низкой отражающей способности панели.

И все же маркетологи считают необходимым накрутить и эту характеристику. Например, у скандально известной ЖК-модели Philips PFL9707 заявлен параметр контрастности в отношении 150 000 000:1! Невообразимая цифра. Даже больше: я не исключаю, что оборудования, способного с точностью измерить контрастность в отношении 150 миллионов к одному, в природе попросту не существует. А вот у Philips такое устройство есть.

На этот счет существует хороший афоризм: кто привык лгать, тому всегда надобно за собою носить большой короб памяти, чтоб одну и ту же ложь не переиначить

Откуда появилась это отношение? Очевидно, что из головы маркетолога. Надо было каким-то образом объяснить неподготовленному покупателю, в каком месте новая линейка телевизоров лучше старой.

Каламбур в том, что у Philips PFL9707 действительно все великолепно с контрастностью. Наличие подсветки Full LED с локальным управлением позволяет уменьшать или увеличивать яркость лишь в необходимых местах экрана. В итоге в режиме «ISF-ночь» отношение доходит до рекордных 8000:1 по ANSI. Великолепный результат для ЖК-матрицы .

К счастью, в последнее время маркетологи перестали обращать свое внимание на контрастность, ведь на горизонте появились более аппетитные характеристики, которые всенепременно необходимо приукрасить.

OLED-матрица — вот от чего стоит ожидать рекордно высокой (читай — бесконечной) контрастности

Высокая частота развертки

Очень интересно производители измеряют частоту матрицы в герцах. Вот взять телевизор Toshiba 42L7453RB. Согласно его техническим характеристикам, он имеет матрицу с частотой обновления кадров 1500 Гц. Однако рядом идет уточнение, что это AMR-характеристика. Аббревиатура расшифровывается как Active Motion & Resolution. Очевидно, что 42L7453RB не может показывать 1500 кадров в секунду. Современные матрицы работают на частотах от 50/60 Гц до 200/240 Гц (кратных частоте сигнала). Но откуда появились тысячи (спасибо, что не миллионы, как в случае с контрастностью)? В рассматриваемом случае под 1500 Гц подразумевается комбинация скорости работы телевизора, в которую входят такие параметры, как расчеты промежуточных кадров, тип подсветки, а также всевозможные оптимизирующие технологии. Конкретно у 42L7453RB этот гигантский параметр образуется за счет использования сканирующей подсветки. Результат эфемерный. Таким способом маркетологи пытаются в очередной раз продемонстрировать, в чем заключается разница между младшей и старшей линейками телевизоров. На практике заявленные 1500 Гц не дают гарантию лучшего качества изображения в сравнении с другой моделью, до которой еще не добрались маркетологи.

Другие производители тоже хвастаются маркетинговыми частотами. Например, Samsung использует понятие CMR (Clear Motion Rate), Philips — PMR (Perfect Motion Rate), Sony — MXR (Motion XR), а LG — MCI (Motion Clarity Index)

В большинстве случаев эти технологии ничего не меняют. Правда, бывают исключения. Не так давно я тестировал телевизор Samsung SUHD UE65JS9000TXRU, у которого параметр CMR равен 1200. Без функции–улучшайзера Auto Motion Plus панель выдаёт обычный для ЖК-матриц результат (в тестах это 300 линий из 1080). При включении же опции картинка становится очень четкой, но появляются артефакты, а видео становится похожим на анимацию.

Бюджетный телевизор TOSHIBA 42L7453RB с частотой развертки 1500 Гц

Увеличенный цветовой охват

Заставить телевизор демонстрировать больше цветов — это очень «важное» новшество, в которое маркетологи вдохнули новую жизнь. Постаралась компания Sony, представившая в 2013 году технологию TRILUMINOS. В теории она позволяет отобразить нюансы оттенков красного, зеленого и синего, чтобы получить естественную цветопередачу на экране. Грубо говоря, технология программным методом увеличивает цветовой охват.

Первые ревизии технологии генерировали слишком неестественные, синтетические цвета. Сейчас у TRILUMINOS дела обстоят заметно лучше

Выставка CES 2015 ознаменовась повальным переходом на использование квантовых точек. Это такой специальный материал в подсветке ЖК-матрицы, который увеличивает насыщенность цветов. В итоге цветовой охват телевизора заметно увеличивается. Проблема заключается в том, что большинство контента заточено под стандарт Rec. 709, обладающего заведомо меньшей палитрой. Да, существуют такие сертификаты, как DCI-P3 («цветовое пространство телевизора составляет 98% от DCI-P3» — очень популярное маркетинговое выражение) и Rec. 2020, но их счастливое будущее наступит еще очень нескоро. В лучшем случае от увеличенного цветового охвата не будет никакого толку. В худшем — встроенный процессор устройства начнет подстраивать картинку, предоставляемую источником, под эту палитру и заметно искажать цвета.

Как же все красиво на слайдах у маркетологов

Изогнутый экран

Особенностям изогнутых телевизоров я посвятил полноценный материал. Само появление этих устройств — уже маркетинг! Эти телевизоры придумали исключительно для того, чтобы продавать их всем тем, кому наскучили плоские вариации. Но остановимся на некоторых моментах подробнее.

Вообще изогнутые телевизоры появились очень давно. Сначала они были выпуклые (из-за особенностей кинескопа). Сейчас стали вогнутыми

Приведу цитату, размещенную на официальном сайте компании Samsung: «Революционный SUHD-телевизор Samsung с изогнутым экраном позволяет погрузиться в фантастическую виртуальную реальность и ощутить себя в центре событий, происходящих на экране. » Когда вогнутые модели только появились в продаже, от маркетологов часто доводилось выслушивать сравнения этих устройств с кинотеатральным полотном. В частности, с IMAX. В первом случае мы имеем дело с маркетингом. Во втором случае изогнутый экран в кинотеатре выполняет определенную роль. Так, объектив кинопроектора является почти точечным источником изображения. Луч света от него гораздо лучше проецируется именно на вогнутый экран, но не на плоский. В противном случае по краям картинки могут возникнуть так называемые подушкообразные искажения. Во-вторых, изогнутый экран в кинотеатре расширяет поле зрения, ведь в пропорциях расстояние от него до зрителя очень маленькое. Поэтому «погрузиться в фантастическую виртуальную реальность и ощутить себя в центре событий» с 55- и 65-дюймовыми телевизорами ну никак не удастся. Реально эффект от вогнутости можно ощутить только с 4K-моделями, начиная от 100 дюймов. Думаю, не мне вам рассказывать, сколько человек в нашей стране могут позволить приобрести себе такой «ящик».

Изогнутость при малых диагоналях практически не ощущается

Еще одна маркетинговая «фишка» — «заливать» про то, что у изогнутых телевизоров экран выглядит гораздо больше, чем у плоских. И есть куча картинок, которые наглядно демонстрируют это. Соглашусь, данный эффект — не фикция. Да вот только прирост восприятия ширины целиком и полностью зависит от расстояния, на котором вы сидите перед телевизором.

Повторюсь: не ощущается!

Наконец, несколько раз приходилось слышать, что вогнутый экран снижает оптические искажения, ведь глаз человека имеет неплоскую форму. Вот и смотреть видео лучше на изогнутой поверхности. Парадокс заключается в том, что, на самом деле, вогнутый телевизор их только увеличивает.

Музыкальная пауза! С таким телевизором еще можно ощутить хоть «какое-нибудь погружение»:

HDMI-кабели

Скажу пару слов про HDMI-кабели. Сейчас в продаже появилось больше количество «сертифицированных под стандарт HDMI 2.0» аксессуаров. Действительно, за последнее время интерфейс претерпел большое количество изменений. Самая последняя ревизия — 2.0 — предназначена для вывода 4K-изображения с частотой 60 Гц. Этим и пользуются производители HDMI-кабелей, мотивируя тем, что новому телевизору нужен и новый провод. К счастью, всё это чепуха. У HDMI-кабеля для телевизора существуют два стандарта: Standard Speed и High Speed. В первом случае при воспроизведении контента в формате Ultra HD действительно могут возникнуть некоторые проблемы. Во втором случае все будет хорошо. Следовательно, если у вас уже есть такой кабель, то при покупке нового телевизора менять его не надо.

Есть только два типа HDMI-кабелей: Standard Speed и High Speed. Остальное — от лукавого!

Плавность видео на современных телевизорах – естественная картинка

Вы ещё не приобрели дорогой и огромный телевизор? Что ж, наверняка при посещении гипермаркетов электроники вы каждый раз приятно поражаетесь прекрасной передаче изображения на некоторых моделях, при этом, скорее всего, не особо задумываясь, отчего же на экране настолько великолепная картинка.

Тем не менее попробуйте ответить на простой, казалось бы, вопрос: какие факторы создают по-настоящему реалистичный и естественный видеоряд? Ответ на первый взгляд очевиден: разрешение экрана, цветопередача и качество самого проигрываемого видео.

Всё? Ничего не забыли?

На самом деле очень важным фактором является ещё и количество кадров в секунду в видеоряде. Как известно, практически все общепринятые на сегодняшний день форматы вроде 35-мм плёнки в кинотеатрах, диски DVD или Blu-ray (и, соответственно, рипы с них) содержат по 24 кадра в одной секунде, что с давних пор остаётся общепринятым стандартом частоты обновления видео. Однако человеческий глаз воспринимает отнюдь не 24 кадра в секунду, а гораздо большее число.

Обо всем этом мы и поговорим чуть подробнее.

Наши глаза и общепринятые стандарты

Вообще, частоту восприятия и обработки изображения человеческим глазом не измеряют в каких-то числах и единицах. Во-первых, здесь много переменных факторов вроде количества света или положения объекта относительно наблюдателя (известно, что по краям глаз «обновляет» изображение быстрее). Во-вторых, существуют индивидуальные особенности каждого субъекта, скажем, пилоты самолётов способны обращать внимание на едва уловимые для прочих людей детали. Хотя тут, конечно, можно поспорить, мол, пилоты просто натренированны, а «прокачать» возможности организма таким образом нереально, но применительно к теме нашей статьи это, в общем-то, и неважно – человек от природы видит «быстрее» или просто привык быть более внимательным.

Но в конечном итоге практически каждый наблюдатель способен заметить «мерцание» изображения даже при частоте в 100 Гц, независимо от природных данных или профессиональных привычек.

Очень простой пример. Само собой, все вы в той или иной степени знакомы с видеоиграми. Не секрет, что обыденной проблемой игр на компьютерах являются «тормоза» – если техническая начинка машины не тянет требования навороченной игрушки, то зачастую получать удовольствие от процесса становится затруднительно. Для большинства игр от первого лица и третьего лица (то есть попросту жанра стрелялок) стандартом является частота обновления 60 кадров в секунду. Во время некоторых игровых моментов, насыщенных событиями и многочисленными объектами в одном кадре, число фреймов падает, картинка становится резко менее плавной, происходит так называемое «проседание», которое просто невозможно не заметить, даже если частота обновления снизилась лишь на 5-10 кадров.

При 20-30 кадрах в секунду играть в динамичные стрелялки совершенно некомфортно, изображение дёргается, прицелиться тяжело, враги появляются словно из ниоткуда. Абсолютно то же самое можно сказать и про жанр гонок – вообще про все динамичные игры, идеальным стандартом работы которых являются всё те же 60 кадров в секунду.

А вот стратегии или ролевые игры (где камера «парит» высоко в воздухе и далека от движущихся объектов) обычно запускаются при 30 кадрах в секунду. Ландшафт, как правило, не изменяется, а мелкие объекты, например войска или маленькие человечки, движутся плавно для наблюдателя и при такой частоте.

Поэтому, если вы на личном опыте хоть раз сталкивались с «тормозами» в играх, вы должны понимать, что такое настоящая плавность проигрывания видео.

У кого-то может возникнуть вопрос: а как же известный эффект 25-го кадра? Как быть с ним, если человеческий глаз воспринимает, как минимум, все 60 кадров в секунду, а то и больше?

25-й кадр – это очень старый и общеизвестный миф, который появился на Западе ещё в 50-х годах прошлого столетия, а спустя 10 лет там же был успешно развенчан. Но вот в нашей стране, благодаря стараниям желтой прессы в 1990-х годах, этот прикол обрёл новую жизнь, да так, что до сих пор находятся миллионы наивных людей, верящих в эту чушь.

Связано всё это было опять же со стандартом передачи изображения со скоростью 24 кадра в секунду: дескать, если вставить особый 25-й кадр, то он, якобы минуя сознание, воздействует прямиком на подсознание, что открывает невиданные возможности в области маркетинга и продаж. Но при просмотре видео с частой обновления 25 кадров в секунду вы обязательно заметите каждый отдельный фрейм – для любопытства можете скачать какой-нибудь ролик со «скрытой» рекламой, и если будете внимательны, то непременно увидите тот самый «лишний» кадр. Хотя предполагаем, что наш пример с «тормозами» в видеоиграх был понятен для всех и доказал, что возможности наших органов зрения многими недооцениваются.

Кстати, об общепринятых стандартах.

Мы отметили выше, что в кинотеатрах изображение обычно передаётся со скоростью 24 кадра в секунду. Тут надо сделать небольшую оговорку – да, информативных кадров на самом деле только 24. Но из-за мелькания обтюратора (механического устройства для периодического перекрывания светового потока в момент прерывистого движения кинопленки в кадровом окне), формально говоря, изображение передаётся при в два раза большей скорости – 48 к/с. Придумано это было не зря, даже при одинаковой информативности при 24 или 48 кадрах человеческий глаз комфортнее воспринимает изображение при большей скорости из-за некоторой инерции при обработке данных нашими органами зрения.

То же самое и с телевидением, которое, кстати, в зависимости от регионального стандарта транслируется со скоростью 25 или 30 кадров в секунду (50 или 60 полукадров соответственно), только роль обтюратора здесь играет чересстрочная развёрстка, которая другим способом «обманывает» наш глаз, но тоже делает видеоряд более приятным для просмотра.

Вопрос внимательным читателям. Наверняка вам неоднократно удавалось посмотреть фильм, знакомый по неоднократным просмотрам на DVD или в кинотеатре, в эфире телевидения. Не замечали ли вы, что передача видеоряда в этом фильме в телеэфире кажется какой-то непривычной и необычной? Если замечали, то мы вас поздравляем, вы и в самом деле очень внимательны.

Появляется несущественная разница из-за различных стандартов частоты обновления кадров. Фильмы обычно снимают на 35-мм плёнку при 24 к/с, а в телеэфире, как сказано выше, может быть 25 или 30 информативных кадров. Естественно, имеет место некоторая рассинхронизация, поэтому на телеканалах «подгоняют» видеоряд, немного ускоряя его, то же самое делают и со звуком – он становится по понятным причинам несколько более высоким.

Сегодняшние возможности

Ещё много лет назад в киноиндустрии решили, что 24 кадра в секунду – устаревший стандарт. Однако за счет одного лишь роста технологий отказаться от него не так просто. Даже если и снимать фильмы на более современные цифровые камеры, способные фиксировать изображение со скоростью 60, 100 или даже 1000 к/с, то заставить владельцев кинотеатров во всём мире поменять исправно и много лет служащее оборудование для показа кино не так-то просто.

В принципе в последние годы постепенно стали появляться цифровые кинозалы, пока их относительно немного (в нашей стране), но всё же они уже достаточно распространены. А большинство киностудий сразу снимают свои ленты на «цифру», после чего уже конвертируют снятый материал в плёночный вариант и в итоге имеют варианты своей работы в обоих стандартах. В цифровых кинозалах новый общепринятый стандарт – 60 кадров в секунду, а в случае если этот фильм в 3D, то 120 кадров.

Кстати, известный киноноватор Джеймс Кэмерон, благодаря которому окончательно и повсеместно распространился формат 3D-кино, обещает в будущем провести новую революцию. Его новые проекты «Аватар 2» и «Аватар 3» будут как раз таки сняты на все 120 к/с, а для полноты художественности передачи картинки потенциальных хитов всему миру снова придётся обновлять оборудование в кинотеатрах – ведь иначе смотреть сиквелы самого кассового фильма в истории не будет никакого смысла.

Что касается домашних стандартов, то несколько лет назад была робкая надежда на то, что Blu-ray всё-таки принесёт в наши дома современную частоту обновления кадров. Но нет, мечтам не было суждено сбыться, Blu-ray в этом плане относительно DVD нисколько не шагнул вперёд, оставшись на стандарте 24 к/с.

Но можно сказать, что решение проблемы пришло с неожиданной стороны – от производителей телевизоров.

Плавность передачи видеоряда

Первые удачные результаты в этой области появились у компании Philips. Голландцами была запатентована технология Digital Natural Motion, применённая в так называемых 100-герцовых телевизорах. Затем то же самое получилось и у Samsung, они своё детище назвали Motion Plus. Позже подтянулись практически все остальные крупные производители со своими аналогами (Motionflow у Sony, TruMotion у LG, Motion Picture Pro у Panasonic).

Поначалу 100-герцовые технологии ставили только лишь в самые навороченные и большие телевизоры. Оно, в общем-то, и понятно – на них в большей степени была бы заметна плавность передачи изображения.

Представьте себе видеоролик, в котором показывается полёт мяча из одного угла кадра в другой, камера при этом статична. На маленьком экране, скажем, за одну секунду мячик пролетает 20 см на экране. При проигрывании этого ролика на большей диагонали наш объект пролетит, допустим, 60 см. А если всё это демонстрируют на огромном проекторе, то мяч пролетает два метра. И во всех трёх примерах полёт мяча происходит за равные промежутки времени, но пройденный телом путь по экрану совершенно разный!

Понятно, что какого-то особого отсутствия плавности на маленьком экране не будет заметно, а вот подёргивания и резкость перехода кадров изображения полёта мяча на большой диагонали будут совершенно очевидны.

Так, собственно, в чём суть технологий производителей телевизоров? Описывать каждую из них подробно особого смысла мы не видим, расскажем о всех лишь в общих чертах.

Всё достаточно просто: телевизор на аппаратном уровне обрабатывает каждый кадр видео, принимая их за ключевые, и между ними вставляется ещё несколько кадров. Например, при технологии 100 Гц к 24 кадрам добавляются ещё 76, то есть между двумя «оригинальными» кадрами вставляются ещё примерно 3 новых кадра. Отсюда – эффект невероятной плавности и естественности видео.

Есть и подобные программы для компьютеров, например бесплатный пакет Smooth Video Pack. Минус программной обработки заключается в том, что для качественного проигрывания и обработки HD-видео требуется сверхмощный компьютер (по правде говоря, для дома пока таких просто не существует), да и от артефактов и прочих ошибок процесса разработчикам пока полностью избавиться не удалось.

Так как же убедиться в наличии технологии 100 Гц в конкретной модели телевизора? Лучший способ проверить – посмотреть собственными глазами, вы точно не спутаете плавное 60- или 100-кадровое изображение с привычным и обыденным 24-кадровым. Иногда, правда, на телевизоре может быть указано, скажем, не 100 Гц, а 120 или даже 200. Разницы в принципе никакой – чистой воды маркетинг. Но в любом случае обязательно смотрите спецификацию каждой модели, иногда за технологию плавности изображения могут выдавать что-нибудь другое, похожее названием (в дешевых моделях), но никак с преобразованием количества кадров в секунду не связанное.

Итог

Сейчас технологией добавления дополнительных кадров комплектуются и относительно недорогие модели телевизоров, причем не самых больших диагоналей. Переоценить плавность и естественность картинки трудно, но если вы до сих пор сомневаетесь в её значимости – посмотрите собственными глазами на некоторые модели телевизоров в магазине.

Через 5-10 лет частота 60, 100 или 120 к/с станет общепринятой для большинства кинотеатров и домашних устройств, поэтому, если вы собираетесь приобретать телевизор или проектор, настоятельно советуем учесть наличие описанной выше технологии в интересующей вас модели.

Технология улучшения изображения что это

Что значит индекс улучшения изображения

ВНИМАНИЕ: Но, если в настройках повысится частоты обновлений, то кадры с картинками приобретают чёткое и ровное изображение.

Для чего нужен индекс улучшения изображения

Благодаря этому улучшается качественный показ картинок.
Показательные кадры исключают любые мерцания.
Увеличивается количество кадров в современных телевизорах.
Чем выше индекс, тем лучше происходит показ.

ВАЖНО: Данная величина измеряется только в Герцах, которая считает количество кадров в одну секунду. Но также имеется и второе название, развёртка.

Только при 200 Гц, изображения достигли качественных стандартов. ВНИМАНИЕ: Для форматных приборных устройств от 100 Гц, требуется увеличение Герц.

Данная информация, опубликована, для большего понимания, чтобы знать для чего нужен индекс улучшения.

Что значит индекс улучшения изображения

ВНИМАНИЕ: Но, если в настройках повысится частоты обновлений, то кадры с картинками приобретают чёткое и ровное изображение.

Для чего нужен индекс улучшения изображения

Благодаря этому улучшается качественный показ картинок.
Показательные кадры исключают любые мерцания.
Увеличивается количество кадров в современных телевизорах.
Чем выше индекс, тем лучше происходит показ.

ВАЖНО: Данная величина измеряется только в Герцах, которая считает количество кадров в одну секунду. Но также имеется и второе название, развёртка.

Только при 200 Гц, изображения достигли качественных стандартов. ВНИМАНИЕ: Для форматных приборных устройств от 100 Гц, требуется увеличение Герц.

Данная информация, опубликована, для большего понимания, чтобы знать для чего нужен индекс улучшения.

Рассказываем, на что обратить внимание при покупке нового телевизора, чтобы не платить за него до конца жизни.

Размер диагонали

Размер вашего будущего телевизора зависит от места, которое вы можете выделить под ТВ, и количества денег, которые вы готовы потратить. Здесь работает очевидное правило: чем больше диагональ — тем дороже телевизор.

Для кухни подойдет небольшая модель диагональю до 32 дюймов. Такой телевизор не займет собой половину стены, впишется в любой кухонный интерьер и не будет сильно отвлекать от еды.

Для спальни можно выбрать аппарат до 42 дюймов. Конечно, вам никто не запрещает превратить свою комнату в кинозал, но обычно в спальне не так много места для большого ТВ.

В гостиную можно поставить большой телевизор, за которым будет удобно собираться всей семьей. Подойдут модели от 42 дюймов и выше. Максимальный размер устройства зависит только от вашей любви к кино и финансовых возможностей. Однако мы советуем учитывать расстояние, с которого вы будете смотреть телевизор: оно должно быть как минимум в полтора раза больше, чем диагональ устройства. Проще говоря — вплотную к огромному экрану сидеть не стоит.

Разрешение экрана

Старые и бюджетные модели используют скромное HD (1280×720). Такое разрешение приемлемо только для небольших «кухонных» телевизоров и просмотра ТВ-передач.

Большинство современных ТВ имеют разрешение Full HD (1920×1080) — золотая середина для просмотра фильмов на DVD, игр на консолях и ТВ-эфира. Эти устройства не такие дорогие, как 4К, но все еще актуальны: контента в Full HD много и он неплохо выглядит даже на больших экранах диагональю до 50 дюймов.

Если вы трепетно относитесь к качеству картинки и используете, в основном, платный лицензионный контент, берите телевизор с 4К UHD (3840×2160). Сегодня это самое большое разрешение, которое может найти массовый потребитель. Высокая четкость, контрастность и красивое изображение — все это про 4К. Однако такие модели будут гораздо дороже ТВ с Full HD и потребуют подходящего контента: фильмов на Blu-Ray, крутых игр и платных каналов.

Недавно представили 8К-модели. Присматриваться к ним пока еще рано, но уже можно почитать о новых телевизорах.

Тип матрицы

Современные телевизоры могут использовать LED, OLED или QLED матрицу. Самые популярные и недорогие модели оснащены жидкокристаллической матрицей со светодиодной подсветкой (ЖК LED). Это легкие телевизоры с тонким экраном, долгим сроком работы и — немаловажный фактор — низкой ценой.

В 2013 году появились OLED-телевизоры. В отличие от ЖК-дисплеев, в них используют органические светодиоды, которым не нужна отдельная подсветка. У таких экранов высокая яркость и большие углы обзора, они могут отображать настоящий черный цвет и отличаются минимальным временем отклика в 1 мс. Поскольку каждый из пикселей может быть «абсолютно черным» (то есть не иметь паразитной засветки от соседних), цвета на экране выглядят более яркими. Мы часто тестируем OLED-телевизоры, читайте последние обзоры LG OLED 55C8 и Philips 65OLED873.

Одна из последних разработок – Nano Cell у LG и QLED у Samsung. Такие дисплеи основаны на кристаллах Quantum Dot — «квантовых точках». У QLED панелей самый большой цветовой охват и, соответственно, цена.

Взглянув на телевизор, скорее всего вы не определите «на глаз», какой у него тип матрицы. Но если поставить рядом ЖК-дисплей и QLED — вы точно заметите разницу. Выбирайте телевизор по своим ощущениям, сравнив несколько разных моделей, и не поддавайтесь на уговоры, что «QLED в сто раз лучше OLED». Лучше, но человеческий глаз не увидит сильной разницы, в отличие от кошелька.

Технологии улучшения изображения

В описании многих телевизоров можно увидеть поддержку стандарта HDR: например HDR10/10+ или HDR Dolby Vision. Это технологии улучшения изображения, которые делают картинку на экране более четкой, яркой и красочной за счет сложных программных алгоритмов. Подробно о разных стандартах HDR мы рассказывали здесь.

Если вы смотрите только ТВ-передачи по федеральным каналам, разница между «обычным» изображением и улучшенным HDR будет слабо заметна. Разве что Басков покажется еще моложе. Максимальный же эффект вы ощутите от контента, который поддерживает технологию HDR — то есть, проще говоря, в который «зашиты» данные об идеальном отображении той или иной сцены. В любом случае наличие HDR будет неоспоримым плюсом для вашего телевизора.

Телевизоры сейчас стараются сделать как можно тоньше, чтобы они висели на стене и были похожи на картину, а еще лучше — на обои. И разместить в таком устройстве приличные динамики пока физически невозможно. Поэтому у вас два выхода — быстрать не самый плоский телевизор «на ножках» со встроенной аудиосистемой или ультратонкий ТВ, которому понадобится внешний саундбар или набор колонок. Топовые модели в принципе продаются с отдельным саундбаром — можно считать, что это уже тренд.

Однако можно найти «и тонкий, и громкий» телевизор, например, Samsung UE55NU8000U с поддержкой Dolby Digital и встроенным сабвуфером. На стену его не повесишь, но и на дополнительную акустику можно не раскошеливаться.

Частота обновления кадров

От этой характеристики зависит скорость обновления картинки и ее целостность в динамических сценах. У большинства телевизоров может быть частота от 50 до 240 Гц, и чем больше, тем лучше. Золотой стандарт — 60 Гц. Но для просмотра спортивных трансляций и гейминга стоит смотреть в сторону устройств со скоростью от 100 Гц и выше.

Собираетесь ли вы смотреть фильмы в 3D? Если нет, можете смело переходить к следующему разделу статьи. На всякий случай расскажем, что в телевизорах применяют пассивную (поляризационную) и активную (затворную) технологии 3D. В первом случае вам понадобятся «одноразовые» пластиковые очки на подобие тех, что выдают в кинотеатрах. Во втором — специальные очки с ЖК-затворами. Трехмерный контент лучше выглядит на телевизоре с активным 3D, но и стоит такое устройство заметно дороже.

Изогнутый экран

Практическая ценность у изогнутых телевизоров небольшая — эффект полного погружения вы почувствуете, если захотите, но смотреть на такой экран сбоку будет некомфортно. Лучше оставить изогнутость игровым мониторам — в гейминге такой дисплей куда полезней.

Smart TV

«Умное ТВ» позволит воспроизводить музыку и кино из интернета, скачивать приложения и подключать к телевизору гаджеты. Выбирать, нужна ли вам функция Smart TV, не придется — сегодня она есть у 9 из 10 телевизоров, даже бюджетных. Другое дело, в каком виде Smart TV предлагает производитель: webOS, Android, Tizen, Amazon, Linux… У каждой системы свои особенности — большой магазин приложений, собственный онлайн-кинотеатр или встроенный голосовой помощник.

Если вы настроены решительно против Smart TV и считаете, что лишние приложения вам не нужны, позвольте вас переубедить. Отказавшись от «умного ТВ» вы не сэкономите (только если не покупаете старую б/у модель), и в итоге приобретете менее функциональное устройство за те же деньги. Так что Smart TV быть.

«>

Picture mastering index 300 гц

В LED телевизорах для улучшения качественных показателей изображения применяются технологии PMI. Это индекс, который определяет визуальное восприятие динамических сцен, что не означает частоту воспроизведения картинок. Считается, что синхронизация реальной частоты обновления телевизионной матрицы и частоты мерцания подсветки экрана дает более равномерную и детализированную динамическую картинку.

Аббревиатуру PMI использует компания ЭлДжи. У других производителей эта технология называется по-разному:

CMR – Самсунг;
AMR – Тошиба;
CMI – Томсон;
PMR – Филипс;
MXR — Сони.

Однако технически индекс динамических изображений в телеаппаратах разных изготовителей работает одинаково.

Зачем нужны высокочастотные телевизоры

Раньше для описания частоты кадров телевизора использовались Герцы (200, 400, 800 и т.д.), но это нельзя назвать правильным. Сейчас изготовители отдельно прописывают индекс зрительного восприятия динамических сцен и частоту кадров матрицы телевизора. К примеру, 1900 PMI/500 Гц.

При частоте выше 50 Гц мерцание экрана не заметно человеческому глазу. Тем не менее, изготовители производят приборы с частотой матрицы 100-240 Гц. Это необходимо для того, чтобы убрать эффект мигания в аппаратах, использующих 3D технологию и программы повышения частоты кадров в динамичных изображениях.

При использовании активной 3D технологии происходит поочередное затемнение для правого и левого глаза. При этом частота уменьшается в два раза. Это значит, что при трансляции кинофильма с частотой 60 кадров/сек. экран будет мерцать. Этот эффект убирается путем демонстрации двух идентичных кадров, которые дублирую друг друга. Для данной технологии применяются матрицы, частота которых составляет 100-120 Гц.

Высокая частота также важна для тех, кто пользуется телевизором как монитором для видео игр, при условии присутствия сцен с частотой более 60 кадров/сек. Тогда идеальным вариантом будет аппарат с матрицей от 120 Гц до 240 Гц.

Если говорить об обычных телевизорах, то мерцание будет ощущаться только при просмотре изображения, отснятого с частотой ниже 30 кадров/сек. Для существенного улучшения восприятия видео необходимы дополнительные кадры.

Разновидности телевизоров по показателю PMI

Показатель PMI в телевизорах LG может быть различным. Аппараты, не использующие данную технологию, уже не выпускаются, тем не менее, они есть у некоторых потребителей. Здесь нужно знать, что картинка в таком телевизоре показывается с частотой приема сигнала без производства коррекции.

Что касается технологий 100 и 200 PMI, то они работают практически одинаково. Это значит, что для улучшения изображения между двумя существующими кадрами добавляется еще один. Разница между двумя показателями заключается в алгоритме обработки изображения, осуществляемом процессором. Используемая матрица поддерживает частоту 60 Гц.

Говоря о технологиях 300, 400, 450, 500 и 600 PMI нужно отметить, что это значит, что между основными вставляются уже два-три добавочных кадра, а частота применяемой матрицы составляет 120 Гц. В зависимости от работы процессора, дополнительные кадры могут быть идентичными основным или отличными от них. Кроме этого, для таких индексов характерно применение локального затемнения. Теоретически данная технология позволяет улучшить изображение динамичных сцен, однако на практике рядовые потребители этого не замечают.

Технология в телевизоре 1000, 1200, 1600, 1900 PMI и выше показывает, что это характеризуется наличием матрицы с частотой выше 120 Гц и применением более быстрых процессоров. После анализа реальных кадров они производят новые, отличные от них. Как и при более низких индексах динамических изображений, индивидуальные кадры вставляются между реальными.

Показатель PMI и выбор телевизора

По большому счету, при выборе телеаппарата уделять индексу PMI существенное внимание нет необходимости. Данный показатель скорее является маркетинговым ходом, а не реальной технической характеристикой, тем более что разные изготовители трактуют его по-своему, а единых стандартов нет.

Обращать внимание на PMI следует только при покупке телевизора LG, сравнивая изделия различных линеек. Предельное значение показателя динамичных сцен в аппаратах этого производителя может составлять 2000 PMI. Компания гарантирует показ более естественного изображения при повышенном PMI. Соответственно, чем выше этот индекс, тем телевизор будет стоить дороже.

Чтобы проверить, насколько работает данная технология, необходимо закачать на флэшку видео, где присутствуют динамичные сцены, например, движение машины по автотрассе. Качество видео должно быть Full HD 1920х1080. Затем при выборе телевизора в магазине нужно попросить продавца воспроизвести это видео на приборах с разными PMI. Если существенной разницы нет, то можно покупать более дешевый телевизор с более низким индексом динамичных сцен.

Аббревиатуру PMI использует компания ЭлДжи. У других производителей эта технология называется по-разному:

CMR – Самсунг;
AMR – Тошиба;
CMI – Томсон;
PMR – Филипс;
MXR — Сони.

Зачем нужны высокочастотные телевизоры

Разновидности телевизоров по показателю PMI

Показатель PMI и выбор телевизора

Названия систем обработки изображения различных брендов тв.

Active Motion & Resolution(AMR) — TV Toshiba
Clear motion rate (CMR) — TV Samsung
Motion Clarity Index (MCI),Ultra Clarity Index (UCI) — TV LG
PMI индекс улучшения изображения (Picture Mastering Index) в телевизорах LG с июня 2015
Motionflow XR — TV Sony
Backlight scanning BLS-cканирующая подсветка в TV Panasonic
Clear Motion Index (CMI) — TV Thomson
Perfect Motion Rate (PMR) — TV Philips
Subfield Motion — plazma Samsung

Все вышеперечисленные технологии не имеют ничего общего с реальной частотой кадров, а являются неким индексом определяющим визуальное восприятие изображения.

Например раньше в описании частоты кадров телевизора можно было встретить 400-500-800 Гц, что не совсем верно, то теперь некоторые производители начали указывать отдельно точную частоту кадров и показатель системы обработки изображений.

Так в телевизорах LG можно увидеть следующие технические характеристики 1000 UCI/100 Гц, либо 2000 PMI/200 Гц, где параметр UCI и PMI относятся к системам обработки изображения, а 100, 200 Гц точная частота кадров матрицы телевизора.

Количество герц в матрице телевизоров.

Человеческий глаз воспринимает частоту свыше 50 Гц как постоянную составляющую и не замечает мерцания. Тогда возникает вопрос а зачем производители выпускают телевизоры с частотой матрицы 100,120,200,240 ГЦ.

Повышение частот нужно для убирания эффекта мерцания в телевизорах с активным 3D и в тв с системами увеличения частоты кадров в динамических сценах.

При включении активной технологии 3D в телевизорах, экран поочередно затемняется для левого и правого глаза, что приводит к уменьшению частоты ровно в два раза. Поэтому если транслировать фильм в 3D с частотой в 60 кадров в секунду, то телезритель увидит мерцание. Чтобы убрать данный эффект показывается два одинаковых кадра (дублирующих друг друга). Для этой технологии необходимы матрицы с повышенной частотой 100-120 Гц.

В обычных тв без 3D, в фильмах снятых с частотой 60 кадров в секунду дополнительные кадры совершенно не нужны, а вот если исходный материал снят с частотой менее 30 кадров в секунду, то дополнительные кадры существенно улучшат восприятие видео.

Еще телевизоры с повышенными частотами пригодятся тем, кто использует тв в качестве монитора для видео игр. В случае если в играх присутствуют сцены с частотой кадров более 60 в секунду, то телевизор 120 Гц матрицей и более, предпочтительней во избежание различных артефактов.

И так, что касается герц в телевизоре, для просмотра тв передач и видео достаточно частоты матрицы 60 Гц, для 3D и использования телевизора в качестве монитора при видео играх выбирайте телевизор с повышенными частотами 100-240 Гц (240 гц на сегодня является максимальным значением ).

Значение систем обработки изображения.

Если говорить о параметрах систем обработки изображений описанных в начале статьи, то вам нужно понять следующее, все они созданы для улучшения восприятия изображения хоть и имеют разные названия и величины.

Производители по сути используют этот параметр в маркетинговых целях. Например с июня 2015 компания LG ввела новое название PMI (Picture Mastering Index) — индекс улучшения изображения, максимальное значение которого может достигать 2000 PMI. Но дело в том, что пока никто не знает как считается данный индекс и данный переход на новый индекс с большим числовым значением скорее всего вызван желанием продать больше телевизоров, так как покупатель конечно же обратит внимание на модель с большим показателем.

Какими бы не были технические значения тв выбрать лучший телевизор вам поможет нехитрый способ.

Закачиваем на флешку видео с динамическими сценами качества Full HD 1920*1080(видео с быстрым движением объектов), например авто трасса с быстро проезжающим авто либо сцены драк где актеры выполняют резкие движения. Далее идем в магазин и просим менеджера включить видео с флешки на понравившемся телевизоре. Таким образом можно сравнить качество изображения тв с разными показателями герц и систем обработки изображения не обращая внимания на цифры.

Если перед вами два телевизора одного размера с частотами 100 Гц , но разными значениями систем обработки изображения,при этом они показывают динамические сцены одинаково хорошо, то выбирайте тот который дешевле — зачем платить за большие цифры которые по сути не на что не влияют.

15 лучших телевизоров 32 дюйма — Рейтинг 2021 года (Топ 15)

Телевизор не обязательно должен быть большим или наоборот, миниатюрным донельзя. Большой популярностью пользуются как раз средние, 32-дюймовые модели. Они отлично подходят для наших небольших квартир, для спален или комнат подростков. Также подобные телевизоры могут использоваться в качестве монитора, чему способствует большое количество интерфейсов. В нашем рейтинге, составленном по отзывам экспертов и покупателей — лучшие в начале 2021 года телевизоры с 32-дюймовым экраном.

Как выбрать лучший телевизор с диагональю экрана 32 дюйма

Определить для себя лучший вариант не составит труда, если грамотно подойти к процессу и учесть несколько факторов:

Производитель

Брендов немало, но настоящие лидеры – корейские компании LG и Samsung, чьи телевизоры наиболее широко представлены на отечественном рынке практически во всех ценовых диапазонах. Smart модели являются чем-то вроде «золотой середины» для пользователя, где достойные характеристики изображения неплохо дополняются максимально удобными и универсальными сетевыми функциями.

У главного конкурента «корейцев» японской компании Sony интеллектуальные платформы на основе Android или Opera развиты слабее. Зато налицо и существенные преимущества: более реалистичная с естественной цветопередачей картинка, качественная сборка в Европе или Малайзии (против не всегда «ровной» российской), стильный фирменный дизайн. Правда, и доплатить за эти удовольствия придётся.

Параметры дисплея

Мы не случайно разделили категории рейтинга лучших телевизоров 32 дюйма с учётом разрешения экрана. Разумеется, чем больше, тем лучше. Однако, во-первых, всё зависит от целей, для которых приобретается телевизор, во-вторых, вполне вероятно, что вопрос опять же будет упираться в цену.

Дополнительные функциональные возможности

Это может быть тот же Smart, приёмник спутникового вещания DVB-S/S2, позволяющий обойтись без громоздкого отдельного ресивера, дополнительные интерфейсы для подключений и многое другое. Некоторые новые модели 32″ телевизоров стали поддерживать HDR. В этом случае, снятый в расширенном динамическом диапазоне контент будет отображаться с гораздо лучшей детализацией и большей прорисовкой теней на тёмных и светлых участках. Хуже точно не будет, а вот лучше наверняка.

Рейтинг лучших телевизоров 32 дюйма — Топ 15 2021 года

Какой телевизор с 32-й диагональю экрана лучше выбрать?

Выбирая телевизор, необходимо чётко обозначить задачи, которым тот должен соответствовать. Если планируется просто просматривать цифровой эфир (например, на даче), разрешения HD Ready будет за глаза. В домашних условиях при наличии подписки с адекватным количеством каналов в Full HD уже есть резон задуматься о модели с дисплеем соответствующего уровня чёткости 1080р.

Касаемо Smart TV, тут каждый кузнец своего счастья. Приятно смотреть телевизор без проводов, но и доплатить за этот бонус непременно придётся. Кому-то оно надо, а кому-то нет.

Вот как раз о ценовых диапазонах. В нашем рейтинге лучших 32-дюймовых телевизоров имеется категория бюджетных моделей, которых на самом деле гораздо больше. Мы просто постарались выделить из общей массы наиболее оптимальные. Вообще, важно понимать, что филиал Китая в г. Калининград готов производить OEM продукцию под любым названием, а хвалебные оды в сети о телевизорах некоторых новоиспечённых или давно перепроданных брендов явно попахивают «заказухой».

Золотая середина и почти беспроигрышный вариант – «корейцы». Если же в приоритете высокое качество, реалистичность картинки, а Смарт не так уж важен, есть смысл обратить внимание на Sony и некоторые модели Philips.

Удачной покупки!

Улучшение характеристик и контраста маммографических изображений на основе многомасштабного анализа и морфологии

В этой статье предлагается новый алгоритм для улучшения характеристик и контраста маммографических изображений. Подход основан на многомасштабном преобразовании и математической морфологии. Прежде всего, оператор лапласовской пирамиды Гаусса применяется для преобразования маммографии в изображения поддиапазонов различного масштаба. Кроме того, детализация или высокочастотные фрагменты изображения выравниваются с помощью адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста (CLAHE), а фрагменты нижних частот обрабатываются математической морфологией.Наконец, улучшенное изображение признака и контраста реконструируется из коэффициентов лапласовской пирамиды Гаусса, модифицированных на одном или нескольких уровнях посредством адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста и математической морфологии соответственно. Улучшенное изображение обрабатывается глобальным нелинейным оператором. Результаты экспериментов показывают, что представленный алгоритм эффективен для улучшения характеристик и контраста маммограммы. Оценка производительности предложенного алгоритма измеряется критерием оценки контрастности изображения, отношением сигнал-шум (SNR) и индексом улучшения контрастности (CII).

1. Введение

Рак груди был серьезной проблемой общественного здравоохранения для женщин во всем мире, и раннее выявление рака груди очень важно в области медицины до того, как средства предотвращения рака груди еще не были найдены. Тем не менее, есть новые случаи 234580 и уровень смертности 17,1% от Национального института рака в США в 2013 году [1]. В 2009 г. на рак груди приходилось около 38% заболеваемости раком и значительный процент смертности от рака в развивающихся и развитых странах [2].Таким образом, хорошо известно, что раннее выявление и лечение рака груди являются наиболее эффективным ключевым средством снижения смертности. Более того, маммография широко признана как единственный эффективный и первичный метод визуализации для раннего обнаружения и диагностики рака груди [3–5]. В маммографии для визуализации используется рентгеновский снимок с низкой дозой. Следовательно, маммографические изображения имеют плохой контраст и загрязнены из-за низкой дозы рентгеновского излучения для визуализации. На низкоконтрастных маммограммах трудно различить нормальную ткань и злокачественную ткань.Кроме того, [6] сообщил, что маммографы пропускают около 10% всех раковых поражений при использовании маммограмм с плохим контрастом.

В последние годы многие исследователи предложили всевозможные алгоритмы повышения контрастности для решения этих проблем, возникающих из-за плохой контрастности изображений. Sundaram et al. [6] предложили метод увеличения контраста на основе гистограммы для улучшения качества маммографии, но этот метод не подавил усиленный шум в процессе выравнивания гистограммы.Mohideen et al. [2] использовали мультивейвлет с жестким порогом для шумоподавления и повышения контрастности маммографических изображений. Kumar et al. [7] предложил алгоритм, основанный на морфологии и вейвлет-преобразовании для улучшения маммографических изображений. Morrow et al. [8] разработали алгоритм повышения контрастности на основе области для маммограмм. В этом методе каждый пиксель изображения используется как начальное значение для роста области. Затем контраст увеличивается путем применения эмпирического преобразования на основе значения исходного пикселя каждой области, его контраста и фоновой информации.Stojić et al. [9] разработали алгоритм, использующий математическую морфологию для увеличения локального контраста маммографии. Stahl et al. [10] применили метод нелинейной многомасштабной обработки на основе пирамиды Лапласа для улучшения цифровой рентгенографии. Однако на каждом уровне пирамиды использовался биномиальный фильтр с нелинейным коэффициентом усиления контраста, который был чувствителен к шуму. По сравнению с алгоритмом Шталя в предлагаемом методе используется фильтр Гаусса. Насколько нам известно, наиболее важные алгоритмы обработки изображений применяют фильтр Гаусса, в то время как приложения биномиального фильтра не пользуются популярностью в современных алгоритмах обработки изображений.Технология многомасштабного анализа, основанная на вейвлет-преобразовании для увеличения контраста маммограммы, применялась в [2, 7, 11–15]. Однако вейвлет-преобразование приводит к нежелательным артефактам в улучшенном изображении [16]. Чтобы преодолеть этот недостаток, мы предлагаем структуру алгоритма, в которой вейвлет-преобразование заменено преобразованием пирамиды Лапласа-Гаусса для многомасштабного анализа. По сравнению с методом вейвлетов, метод пирамиды Лапласа-Гаусса кажется более подходящим методом разложения для многомасштабного увеличения контраста маммограммы [16].

Мы сравниваем пригодность этих методов для улучшения маммографических изображений в целом. Мы предлагаем подход, который кажется подходящим для увеличения контрастности маммограмм. Традиционные методы многомасштабного анализа улучшают только высокочастотные компоненты маммограммы. Предлагаемый подход разлагает изображение, во-первых, с помощью преобразования пирамиды Лапласа-Гаусса. Во-вторых, CLAHE адаптирован для повышения контрастности и детализации информации каждого уровня высокочастотного фрагмента изображения, разложенного с помощью преобразования пирамиды Лапласа, а фильтр Гаусса используется для ограничения CLAHE для увеличения шума каждого фрагмента изображения.Кроме того, математическая морфология применяется для усиления локальных особенностей и контраста на частичном изображении каждого уровня пирамиды. Наконец, обратное преобразование пирамиды Лапласа-Гаусса применяется для восстановления разложенных фрагментов изображений для получения характеристик и изображения с улучшенным контрастом. Улучшенное изображение было настроено на полную контрастность с помощью глобального нелинейного оператора для визуализации природы.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. Теория преобразования лапласовской пирамиды Гаусса и ключевые характеристики CLAHE и математической морфологии подробно описаны в разделе 2.В разделе 3 представлены экспериментальные результаты и их обсуждение. Заключение этой статьи изложено в Разделе 4.

2. Материалы и методы

2.1. Предлагаемый метод

Традиционные методы улучшения изображения не могут адаптироваться к изменяющимся характеристикам изображений. Применение глобального преобразования или фиксированного оператора ко всему изображению часто дает плохой результат, по крайней мере, в некоторых частях данного изображения [10]. Для решения этих проблем мы предлагаем новый подход, основанный на многомасштабном анализе и математической морфологии, который не только улучшает локальную детальную информацию и края, но и эффективно ограничивает модифицированный шум.

Для начала исходное изображение разлагается с помощью преобразования пирамиды Лапласа и Гаусса для получения изображений низкочастотных поддиапазонов и различных масштабных коэффициентов высокочастотных компонентов. В настоящее время все виды методов фильтрации, включая оператор серой шкалы, медианную фильтрацию, оператор улучшения границ, оператор повышения частоты, пространственно-частотную фильтрацию и анизотропную адаптивную фильтрацию, применяются для уменьшения шумов изображения для достижения улучшения изображения.Однако эти методы подходят для улучшения характеристик всего изображения. Фактически, нам действительно необходимо улучшить локальные особенности и края медицинского изображения в некоторых практических клинических приложениях. Этим требованиям соответствуют операции математической морфологии. Операторы морфологии могут обогатить низкочастотную информацию изображения и усилить контраст этой части с точки зрения принципа математической морфологии. Следовательно, шум в различных многомасштабных фрагментах изображения можно подавить с помощью операций морфологии.Сосуды, фиброгландулярные ткани, образования и точки кальцификации укрепляются на каждом уровне пирамиды. Кроме того, операторы морфологии могут сделать детали объекта более гладкими, а края — более резкими. Наиболее существенный алгоритм обработки изображений можно представить в виде морфологических операций. Кроме того, низкочастотные поддиапазоны содержат основную информацию и частичную контрастность изображения. Поэтому обработка низкочастотных данных важна, и ее нельзя игнорировать. Для изображений поддиапазонов, отфильтрованных через фильтр нижних частот, мы применяем математические морфологические операции, комбинируя операцию открытия с операцией закрытия, чтобы обогатить основную информацию и улучшить контраст изображения.

Во-вторых, выравнивание гистограммы используется для обогащения детальной информации и резкости краев всего изображения. Детальная информация и края изображения относятся к высокочастотным компонентам. Кроме того, высокочастотные поддиапазоны содержат шумы. Мы применяем CLAHE для улучшения коэффициентов высокочастотных поддиапазонов, которые могут не только улучшить характеристики и контраст изображения и обогатить подробную информацию и края изображения, но также эффективно подавить увеличенный шум. По сравнению с AHE, CLAHE может сократить время вычислений и эффективно подавить увеличившийся шум.По сравнению с традиционным выравниванием гистограммы и модифицированным выравниванием гистограммы, CLAHE может эффективно улучшить локальные особенности, края и контраст изображения.

Наконец, мы можем восстановить улучшенное изображение, и его размер будет таким же, как у исходного изображения. Мы применяем контрастные низкочастотные коэффициенты, скорректированные с помощью математической морфологии, и высокочастотные поддиапазоны, обрабатываемые CLAHE, для извлечения улучшенных характеристик, а контрастное изображение из-за преобразования лапласовской пирамиды Гаусса имеет свойство реверсирования.Кроме того, операция глобального усиления используется для регулировки контрастности восстановленного изображения, чтобы сделать улучшенное изображение более естественным и гладким. Блок-схема предложенного алгоритма представлена на рисунке 1.

2.2. Преобразование лапласовской гауссовой пирамиды
Техника лапласовской гауссовой пирамиды была разработана Бертом и Адельсоном для сжатия изображений [16, 17]. Преобразование пирамиды Лапласа-Гаусса использовалось для анализа изображений при многомасштабном анализе для широкого спектра приложений [17].Цель повышения контрастности многомасштабного изображения состоит в том, что исходное изображение разделено на изображения поддиапазонов с несколькими уровнями многомасштабного изображения, которые улучшаются с помощью операций CLAHE и морфологии, соответственно. Изображения поддиапазонов всех уровней реконструируются для извлечения улучшенного изображения. Блок-схема преобразования лапласовской пирамиды Гаусса для процессов разложения и восстановления изображения показана на рисунке 2. Исходное изображение фильтруется гауссовым фильтром нижних частот и подвергается субдискретизации для получения.Затем изображение интерполируется или выполняет операции свертки с шириной ядра 5 для воспроизведения исходного размера массива и вычитается по пикселям из исходного изображения для создания. Это изображение поддиапазона, которое создается с помощью эквивалентного процесса фильтра верхних частот, является тончайшим уровнем пирамиды Лапласа-Гаусса. Прореженное изображение с фильтрацией нижних частот дополнительно фильтруется гауссовым фильтром нижних частот и производится субдискретизация. Интерполируется или выполняет операции свертки с шириной ядра 5 и вычитается из, что приводит ко второму слою пирамиды.Все последующие слои лапласовской гауссовой пирамиды вычисляются путем повторения этих операций с субдискретизированными изображениями с гауссовой фильтрацией нижних частот из предыдущей итерации до тех пор, пока не будут получены установочное изображение уровня пирамиды и изображение пирамиды последнего уровня. Блок-схема процесса реконструкции нарисована в правой части рисунка 2. Частичное изображение интерполируется или выполняются операции свертки с шириной ядра 5 до размера массива следующего более тонкого уровня пирамиды, и улучшенное добавляется в этом пиксельном к производить .Операции интерполяции, увеличения контрастности, свертки и сложения повторяются до тех пор, пока не будет получено восстановленное изображение с исходным уровнем разрешения. Реконструкция полностью обратима, если интерполяционные фильтры, используемые при декомпозиции и реконструкции, идентичны [10, 16–19].

Очевидно, что функции и процессы повышения контрастности реализованы между и. Изображение корректируется в соответствии с математическими морфологическими операциями для повышения контрастности.Повторяя процесс реконструкции, можно извлечь улучшенное изображение.
2.3. Адаптивное выравнивание гистограммы с ограничением контраста
Выравнивание гистограмм — это частный случай более общего класса методов переназначения гистограмм. Выравнивание гистограммы, благодаря его преимуществам высокой скорости и лучшего эффекта, широко применяется для повышения контрастности маммографических изображений. Гистограмма — это функция уровня серого, который обозначает уровень серого каждого пикселя. Следовательно, коэффициент контрастности будет улучшен с помощью нелинейного преобразования серого для настройки функции накопления, а серый цвет в небольшом диапазоне будет преобразован во всем поле.
Гистограмма является дискретной функцией и определяется следующим образом: где — общее количество пикселей маммограммы, а — количество пикселей, соответствующее уровню серого.
Гипотеза о том, что передаточная функция серого имеет наклон, угол наклона которой ограничен функцией монотонного увеличения без отрицательного континуума, и она может преобразовывать входное изображение в выходное изображение. Позвольте и представить функцию плотности вероятности случайной величины и, соответственно. — уровень серого входного изображения и уровень серого выходного изображения.Согласно определению гистограммы и функции кумулятивной плотности, гистограмма исходного изображения и обработанные области гистограммы равны
Пусть принадлежат, передаточная функция серого выражается следующим образом: где — целая фиктивная переменная.
Согласно свойствам интеграла, мы можем сделать вывод формулы (3), чтобы получить новое уравнение следующим образом.
Далее, мы можем подставить формулу (4) в (2) и получить новую формулу следующего вида:
Согласно (1) и преобразованию передаточной функции Грея (3), мы можем вызвать дискретную форму, заданную следующим образом:
Обычно (6) — это функция переназначения уровня серого.
По сравнению с выравниванием всей гистограммы, адаптивное выравнивание гистограммы (AHE) имеет преимущество хорошего локального повышения контрастности. Но AHE необходимо вычислить локальную гистограмму и накапливать функцию распределения каждого пикселя; это чрезвычайно вычислительно. Кроме того, AHE чувствителен к шуму.
AHE увеличивает контраст изображения и увеличивает шум. В некоторых случаях процесс улучшения приводит к искажению изображения в некоторой области деталей, что влияет на визуальную диагностику улучшенного изображения клиницистами [20, 21].Нам нужно не только улучшить характеристики и контраст изображения, но и ограничить усиленный шум. Таким образом, ограничение функции контраста AHE в каждом блоке необходимо для генерации функции преобразования соответственно. На какой процент контраста будет ограничиваться и увеличиваться? Предварительно необходимо настроить контраст каждого блока на каждом изображении уровня пирамиды. Таким образом, мы определяем ограниченную функцию для ограничения плотности вероятности уровня серого и управления гистограммой превышения. Регулируемая обработка показана на рисунке 3.

2.4. Математическая морфология
Математическая морфология возникла в теории множеств, геометрия и топология устанавливает взаимосвязь между геометрией физической системы и некоторыми ее свойствами. Наиболее важные алгоритмы обработки изображений можно представить в виде морфологических операций. Например, морфология предлагает единый и мощный подход к различным задачам обработки изображений [9, 11, 22]. Мы применяем морфологические операции открытия и закрытия для обработки различных многомасштабных изображений поддиапазонов.Операции открытия и закрытия производятся путем комбинирования операторов расширения и эрозии соответственно. Кроме того, структурирующий элемент SE прямоугольной формы используется в операторе расширения и эрозии соответственно.
Размывание полутонового цифрового изображения структурным элементом определяется следующим образом [7, 9, 11].
Расширение шкалы серого можно описать как
Морфологические операции открытия и закрытия имеют ту же форму, что и двоичные аналоги.Операция раскрытия изображения с использованием структурных элементов SE определяется как эрозия с последующим расширением и выражается как (9). При использовании структурного элемента SE операция закрытия изображения определяется как расширение с последующей эрозией и задается формулой (10) следующим образом:
Операции открытия и закрытия можно интерпретировать следующим образом: открытие может удалить все пиксели (световые детали) в области, которая меньше, чем элемент структуры. Для соответствующей противоположной последовательности закрытие может заполнять отверстия и углубления, меньшие, чем элемент конструкции.Эти две операции могут удалить шум в изображении и не могут вызвать искажение изображения.
На практике морфологические пары открытия и закрытия последовательно комбинируются для различных операций обработки изображения. Существуют две морфологические операции, известные как преобразования с верхним (TH) и нижним (BH) преобразованием. Преобразование в форме цилиндра путем открытия определяется как разница между исходным изображением и его открытием в градациях серого с использованием элемента структурирования SE и определяется как
Аналогичным образом двойное преобразование нижней шляпы путем закрытия представляет собой разницу между закрывающим изображением в градациях серого и исходным изображением, как описано
Основываясь на предыдущем теоретическом анализе, преобразование TH является эффективным методом улучшения мелких ярких деталей фона.И наоборот, темные детали могут быть извлечены из более яркого фона с помощью преобразования BH. Чтобы повысить локальный контраст маммограмм, процедура обработки заключается в добавлении исходного изображения к преобразованному изображению в цилиндре и вычитании изображения в нижней части изображения. Более того, его эффективность в увеличении контраста изображения была доказана в [9]. Расчетная формула имеет следующий вид:
Уравнение (13) использовалось для обработки частотных коэффициентов нижних частот в предложенном алгоритме, который улучшает характеристики и контрастность маммографического изображения.
2.5. Глобальная регулировка усиления
В нашем исследовании мы применяем метод глобальной регулировки усиления для выравнивания гистограмм, равномерно улучшая частичные пиксели на каждом уровне пирамиды, что делает визуализацию улучшенного изображения более естественной. Мы используем среднее значение, введенное в [3, 22], для выполнения этой нелинейной операции. Функция глобальной регулировки усиления может быть выражена как где подлежат, и являются коэффициентами соотношения улучшения и могут быть установлены разные значения в соответствии с практическим тестовым экспериментом для адаптивной настройки.
Описание:
3. Результаты и обсуждение
Предложенный алгоритм был применен к более чем 10 маммографическим изображениям с размерами от Angell Medical ADM-600 MG. Мы скорректировали размер каждого тестируемого исходного изображения, чтобы уменьшить затраты времени. Процедура тестирования реализована в MATLAB2012a. Чтобы продемонстрировать эффективность нашего метода, мы сравнили его результаты с существующими популярными методами выравнивания гистограмм (HE), AHE, алгоритмом нелинейной многомасштабной обработки на основе пирамиды Лапласа, предложенным в [10], и методом, основанным на морфологии и вейвлетах. преобразовать.Кроме того, мы используем метрики критерия оценки контрастности, SNR и индекса улучшения контрастности (CII) для измерения количественного анализа эффективности предлагаемого метода.
3.1. Критерий оценки контрастности для изображения
Контраст улучшенного изображения оценивается с помощью метрической функции, которая была предложена в [4] и дается следующим образом: где и — высота и ширина изображения соответственно, а — улучшенное изображение.Чем больше значение (16), тем лучше контраст изображения.
3.2. Индекс улучшения контрастности
Мера квантования увеличения контрастности может быть определена с помощью индекса улучшения контрастности, и его формула может быть выражена следующим образом [8, 14, 15, 23] где и — контрасты обработанного и исходного изображений соответственно. — среднее значение контраста локальной области обработанного или исходного изображения. Таким образом, значение CII исходного изображения равно единице.Локальный контраст в каждом пикселе измеряется по размеру его локального окна. Мы применили версию оптимизированного определения контраста, продемонстрированную в [8]. Контраст изображения описывается следующим образом: где — среднее значение яркости переднего плана, а соответствующее значение равно среднему значению яркости фона. В нашем эксперименте мы используем локальные окна. Чем больше значение CII, тем лучше качество изображения.
Как показано на рисунках 4 и 5, (a) представляет одно из двух различных исходных маммографических изображений женщин, соответственно, а ((b) — (f)) получены с помощью HE, AHE, нелинейной многомасштабной обработки на основе пирамиды Лапласа, метод, основанный на морфологии и вейвлет-преобразовании, и предлагаемый метод соответственно.При выравнивании гистограммы пиксели распределяются равномерно. Для улучшения исходного изображения используется традиционный метод HE. Результаты, полученные с помощью HE, немного улучшают контраст, но нам трудно идентифицировать узлы и особенности ткани, а HE чрезмерно усиливает шум, который приводит к фиброзно-желтому альбефракции, и улучшенные результаты не могут быть применены в клинике. Кажется, что улучшенные контрастные изображения с помощью метода AHE ухудшаются в визуальном качестве. Кроме того, метод AHE улучшает исходные изображения.Контрастность и характеристики улучшенных изображений улучшаются с помощью алгоритма Шталя. Однако видно, что шумы увеличиваются. Низкочастотные составляющие игнорируются. Трудно идентифицировать фиброгландулярные и тканевые узлы, и результаты не могут быть применены в клинической практике. Хотя алгоритм, основанный на вейвлет-преобразовании и морфологии, сделал исходное изображение более гладким, уменьшил шум изображения и увеличил контраст маммограммы, но мы почти не можем различить детали и узлы ткани.Следовательно, обработанные изображения не играют существенной роли в практической клинике. Результаты, улучшенные предлагаемым алгоритмом, не только сохраняют хорошие детали, но также сохраняют и улучшают края. Улучшены черты и фиброзно-желтые ткани, узлы ткани можно четко идентифицировать по очевидному визуальному качеству, а контраст маммограммы значительно улучшился.
В таблицах 1 и 2 сравнение значений контрастности и индекса улучшения контрастности показывает, что предложенный метод превосходит HE, AHE, подход нелинейной многомасштабной обработки на основе пирамиды Лапласа и метод, основанный на вейвлет-преобразовании и морфологии во всех экспериментальные изображения, что свидетельствует о лучшем контрастировании изображений.Что касается значений SNR, улучшенные результаты вейвлет-метода являются самыми большими в наших экспериментах. SNR тесно связан с яркостью изображения. Улучшенные маммографические изображения, полученные с помощью вейвлет-метода, являются наиболее яркими при визуализации, но результаты не играют значительной роли в клиническом применении. Мы можем четко определить, что предлагаемый метод может лучше повысить контраст изображения и сохранить подробную информацию об изображении. Как визуальное качество, так и количественные измерения показали, что предложенный метод больше подходит для определения характеристик и увеличения контраста маммографических изображений.
9011 9011
Метод Контрастность CII SNR
2,5140 14,1344
AHE 0,0756 3,5981 4.0076
Нелинейный метод на основе
пирамиды Лапласа 0.1230 4,0467 6,9851
Вейвлет-метод 0,1137 5,4673 18,1565
Предлагаемый метод
0,2679 0,25
Метод Контрастность CII SNR
оригинальное изображение.1140 1,0000
HE 0,1232 1,5781 17,5618
AHE 0,0785 1,8958 1,8958 1.8594 7.9491
Вейвлет-метод 0,1205 2,6146 20,6979
Предлагаемый способ 0.2141 7.0373 14.6316
4. Заключение
Предложенный метод, основанный на преобразовании пирамиды Лапласа Гаусса и ограниченных математических характеристиках морфологии. и повышение контрастности маммографических изображений, при котором используются штрафные санкции для настройки различных аспектов повышения контрастности. Таким образом, предлагаемый метод увеличивает контраст изображения и одновременно эффективно ограничивает увеличенный шум.Предлагаемый метод был протестирован на маммограммах и сравнен с существующими популярными подходами выравнивания гистограмм и адаптивного выравнивания гистограмм, нелинейной многомасштабной обработки на основе пирамиды Лапласа и методом, основанным на вейвлет-преобразовании и морфологии. Кроме того, экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод кажется более подходящим для улучшения маммографических изображений как с точки зрения визуального качества, так и с точки зрения качественных измерений. Кроме того, экспериментальные результаты, полученные с помощью предлагаемого метода, все же имеют немного неестественную визуализацию.Поэтому следующим шагом мы усовершенствуем предложенный метод и протестируем его с использованием маммографических изображений из стандартной базы данных Общества анализа маммографических изображений (MIAS). Для оценки производительности предложенного алгоритма приняты SNR, критерий оценки контрастности и индекс улучшения контрастности. Результаты экспериментов и таблицы метрических данных показывают, что предлагаемый метод дает значительно улучшенные изображения. По сравнению с другими апробированными методами результаты предлагаемого метода больше подходят для клинического применения.
Выражение признательности
Эта работа частично поддержана грантами Национального фонда естественных наук Китая (NSFC: 81171402), Объединенного исследовательского фонда NSFC для зарубежных исследований молодых ученых Китая, Гонконга и Макао (30928030), Национальной программы фундаментальных исследований 973 (2010CB732606) от Министерства науки и технологий Китая, Программа инновационных исследовательских групп Гуандун (№ 2011S013) Китая, Научно-техническая программа для высшего образования, науки и исследований, учреждений здравоохранения Дунгуань (грант №2011108101001), Комплексный проект стратегического сотрудничества провинции Гуандун и Китайской академии наук (грант № 2011B0079).
Улучшение изображения для системы сбора информации о признаках культур
Основные моменты
•
Обзор ранее предложенной системы сбора информации о признаках сельскохозяйственных культур.
•
Предлагается метод адаптивного улучшения изображения, основанный на управляемой фильтрации.
•
Был разработан коэффициент улучшения, основанный на интенсивности освещения изображения.
•
Предложенный метод дал визуально лучшие результаты, чем несколько традиционных методов.
•
Объективные оценки подтвердили улучшение характеристик нашей модели.
Abstract
Сбор изображений с помощью портативных устройств — эффективный и удобный метод получения информации о признаках сельскохозяйственных культур. Из-за неопределенных условий окружающей среды в полевых условиях необходимо улучшение визуального качества изображений.С этой целью мы предлагаем метод адаптивного улучшения изображения, основанный на управляемой фильтрации. Наш метод автоматически вычисляет веса улучшения деталей изображения в соответствии с характеристиками распределения интенсивности освещения кадрированного изображения, чтобы адаптивно регулировать контраст изображения. Чтобы проверить эффективность предложенного алгоритма, мы провели эксперименты по улучшению на 50 изображениях четырех видов тканей листьев огурца, а именно, листьев, пораженных целевым пятном, мучнистой росы и ложной мучнистой росы, а также здоровых листьев.Результаты показали, что предложенный нами метод существенно улучшил визуальное качество изображений. Более того, средние отношения контрастности к цветовой разнице, полученные с помощью предлагаемого метода, были выше, чем средние отношения, полученные с использованием пяти обычных методов улучшения. Мы считаем, что предложенный метод улучшения изображения станет ценным дополнением к системе сбора информации о признаках сельскохозяйственных культур (http://ebreed.com.cn/).
Ключевые слова
Листья огурца
Неравномерное освещение
Улучшение деталей
Адаптивная
Управляемая фильтрация
Разведение
Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)
Просмотреть аннотацию
© 2018 Китайский сельскохозяйственный университет.Издательские услуги Elsevier BV
Рекомендуемые статьи
Цитирующие статьи
Улучшение изображения — обзор
5.4.2.3 Источники ошибок
Поскольку SAR — это фазово-когерентная система, для создания высококачественных радиолокационных изображений необходимо, чтобы она генерировала точные истории фаз. Основными источниками фазовых ошибок являются такие недостатки, как нестабильная скорость платформы радара, движение целевых точек, электромагнитные колебания длины пути, эффекты вращения Земли и нестабильности в электронных схемах.Другая причина ухудшения качества изображения связана с пятнами. Поскольку измерение фазовой истории возвращенных сигналов играет очень важную роль в обработке сигналов, фазовая стабильность является чрезвычайно важным фактором в системе SAR. Первичный генератор, который обеспечивает сигнал для передатчика, а также опорный сигнал для приемника, должен быть очень стабильным. Синхронизация импульсов передачи должна быть очень точной по отношению к первичному генератору.
В системах SAR с высоким разрешением важно знать точное положение антенны во время интегрирования.Для достижения когерентного интегрирования последовательных принятых импульсов, что составляет сущность системы SAR, необходимо, чтобы фазовые ошибки, возникающие из-за ложной ошибки движения антенны (т. Е. Ошибки между фактической траекторией полета и номинальной), были компенсированы. Для системы SAR, установленной на воздушном судне, ошибки движения значительно велики из-за атмосферной турбулентности и свойств самолета. Обычно положение антенны рассчитывается на основе навигационных данных инерциальной навигационной системы на борту самолета.
Ряд факторов может вызвать ошибки в вычисленном положении. Например, ошибка может возникнуть из-за вибрации рычага антенны. Любое такое остаточное движение, превышающее малую часть длины волны несущей, вызовет значительное фазовое искажение, тем самым сделав результирующее изображение бесполезным. За счет оптимальной механической конструкции остаточные движения могут быть в определенной степени уменьшены. Другой метод состоит в том, чтобы фактически измерить высокочастотные остаточные движения и затем компенсировать ошибки.В дополнение к этим механическим средствам методы обработки сигналов также могут использоваться для оценки остаточного движения и впоследствии для удаления его фазового искажения из радиолокационного сигнала.
Другие ошибки движения возникают из-за рыскания, тангажа и крена антенной платформы. Если ошибки движения антенны известны, компенсация движения может быть реализована путем настройки PRF, применения зависящего от диапазона фазового сдвига к каждому принятому импульсу и его задержки. Регулируя PRF, можно компенсировать ошибки движения, возникающие из-за изменений скорости движения антенны.
Регулируя диапазон и фазовую задержку, можно компенсировать смещение антенны в направлении прямой видимости. Морейра (1990) сообщил о методе извлечения смещения в направлении прямой видимости, скорости антенны и угла отклонения и отклонения от исходных данных SAR. Этот метод основан на анализе азимутального спектра исходных данных. Основным условием реализации этого метода является использование широкоазимутального антенного луча. Этот метод компенсации движения в реальном времени направлен на извлечение всего необходимого движения самолета из сигнала обратного рассеяния радара.Следовательно, инерциальная навигационная система становится ненужной для некоторых приложений. Параметрами компенсации движения для коррекции ошибок движения в реальном времени являются задержка по диапазону, фазовый сдвиг в зависимости от диапазона и PRF. Движения самолета, извлекаемые этим методом, включают смещение в направлении прямой видимости, углы отклонения и отклонения антенны и скорость движения вперед. Выделение ошибок движения самолета основано на двух схемах. Первая схема анализирует только часть отражательной способности земли в азимутальном спектре и известна как метод смещения отражательной способности (RDM).Вторая схема анализирует только часть диаграммы направленности антенны азимутального спектра и известна как метод центроида спектра (SCM).
Для спутникового SAR плоскости орбиты спутника привязаны к космосу, а цели на поверхности моря имеют видимое движение со скоростью вращения Земли. Такие видимые движения вызывают различные ошибки, такие как смещение изображения и азимутальная расфокусировка. Эти ошибки максимальны, когда спутник пересекает экватор, и меньше всего — на полюсах. Фазовые ошибки из-за вращения Земли можно компенсировать с помощью детерминированных подходов.
Фазовые ошибки также вызваны целями, движущимися по поверхности Земли. Это особенно верно в случае постоянно меняющейся поверхности океана. Целевое движение может быть разделено на компонент вдоль пути и компонент поперек пути. Стабильная составляющая скорости цели U _R в направлении дальности дает четыре возможных эффекта, известных как смещение азимутального изображения , размытие изображения по азимуту , отклонение по дальности и уменьшение амплитуды . Если U _R является постоянным, квадратичная фазовая история обратного сигнала не изменяется.Однако время, в которое встречается нулевой доплер, изменяется относительно случая стационарной цели (фасета).
Как следствие, процессор SAR ожидает неподвижных фасетов и, следовательно, ошибочно назначает азимутальное положение x движущегося фасета положению изображения x ¹, заданному как x ¹ = ( x + Δ x ), где Δ x — азимутальный сдвиг изображения. Если направление U _R направлено на радар, местоположение движущейся цели смещается в азимутальном направлении + ve (т.е.е., по направлению движения платформы РЛС). Точно так же цель, удаляющаяся от радара в направлении дальности, кажется смещенной в направлении отрицательного азимута. Для бортового SAR, для которого путевая скорость V может считаться такой же, как скорость радиолокационной платформы, смещение Δ x определяется как (Робинсон, 1985) Δx = — (R / V) UR, а для спутника с путевой скоростью V и скоростью платформы радара V _P , смещение Δ x определяется как (Робинсон, 1985) Δx = — (R × VpV2) UR, где R — наклонная дальность .Видно, что смещение грани не зависит от длины волны передачи радара и времени интегрирования.
Чтобы азимутальный сдвиг изображения был незначительным, величина Δx должна быть намного меньше, чем разрешение по азимуту Wa. Это означает, что U _R должно быть меньше V2 × WaR × Vp. Интересным примером смещения азимутального изображения в океанографическом контексте является смещение корабля за его следом. Корабль со скоростью, у которой есть составляющая в направлении дальности, кажется, смещается в одну сторону от следа.Фактически, такое смещение использовалось для расчета скорости корабля (Весецки и Стюарт, 1982).
Если фасет подвергается ускорению в наклонном направлении, процессор, настроенный для стационарных фасетов, не подходит для этого конкретного фасета. Результатом является расширение изображения в азимутальном направлении, известное в литературе по РСА как азимутальное размытие изображения . Это делает контур изображения нечетким effect эффект похож на расфокусировку в фотографии.Согласно Альперсу (1983), для заданной наклонной дальности и заданной скорости радиолокационной платформы азимутальное размытие изображения линейно зависит от arτ, где ar — фасеточное ускорение в наклонном направлении, а τ — время когерентного однократного интегрирования. . Соответственно, если нет компонента ускорения фасетки в наклонном направлении, не будет азимутального смазывания изображения. Рассуждениям Альпера об эффекте расфокусировки опровергает Оучи (1983), который утверждал, что если опорный сигнал процессора SAR согласован с неподвижной точечной целью, то изображения движущихся граней всегда расфокусированы независимо от направления их распространения.Он также утверждал, что расфокусировка не может быть связана с ускорением в наклонном направлении, а также не может быть из-за изменения относительной скорости радарной платформы. Однако расфокусировку можно компенсировать путем введения параметра настройки фокуса в опорный сигнал процессора SAR.
Если составляющая скорости цели U _R в направлении дальности достаточно велика, чтобы заставить цель пройти через одну или несколько ячеек с разрешением по дальности в течение времени, необходимого для прохождения луча радара над ней (т.е., в то время, когда цель вносит свой вклад в синтез апертуры), происходит явление, известное как «блуждание по дальности». Результатом обхода по дальности является размытие как по дальности, так и по азимуту.
Еще один недостаток, который характерен для SAR-систем — спекл . Спеклы SAR — это зернистое, зернистое, шумное явление, которое наблюдается на изображениях SAR. Это считается шумом, потому что граница между двумя разными однородными областями исчезает. Этот шум является результатом интерференции сигналов от случайных рассеивателей на беспорядочно движущейся морской поверхности.Математическая трактовка спекла SAR была дана Барбером (1983). Спекл — естественное следствие всех систем когерентной визуализации. Пятна на радиолокационных изображениях часто сравнивают с шумом на изображениях шероховатой поверхности, освещенной лазерным светом (Elachi, 1988). Спекл на оптических изображениях является результатом интерференции когерентного света, отраженного разными соседними точками. Это ухудшает качество изображения. Однако в РСА спеклы доставляют больше неудобств, чем на оптических изображениях.
Спекл характеризуется стандартным отклонением, равным его среднему значению. При просмотре кажется, что в изображении преобладает мультипликативный шум. Наличие пятен на изображениях SAR снижает обнаруживаемость граней на изображениях, а также снижает возможность разделения и классификации распределенных целей. Следовательно, устранение пятен необходимо для надежного обнаружения особенностей изображения. Уменьшение спеклов на изображениях SAR должно выполняться таким образом, чтобы обнаруживаемые особенности сохранялись или улучшались, а случайный шум удалялся или уменьшался.
Наиболее часто используемой техникой для уменьшения спеклов является «многоуровневая» обработка, при которой длина синтетической апертуры делится на N секций. Секции синтезируются отдельно, а затем бессвязно усредняются. На практике множественные образы получаются путем разделения доступной полосы пропускания сигнала и независимой обработки каждого вида. Окончательное изображение получается путем бессвязного добавления взглядов, пиксель за пикселем. Фактически, несколько изображений одной и той же сцены создаются из разных наборов данных за один проход.Эти изображения N затем добавляются для создания одного изображения, в котором спекл-шум уменьшен в √ N раз. Изображения SAR, полученные в результате независимого просмотра одной и той же сцены, действительно независимы, потому что фазовые флуктуации, вызывающие спекл, быстро меняются со временем и углом обзора и поэтому дают совершенно разные результаты при просмотре из разных частей синтетической апертуры. Недостатком многоракурсной обработки является то, что разрешение по азимуту ухудшается на коэффициент N , где N — количество просмотров, используемых для обработки.
За последние несколько десятилетий было разработано несколько алгоритмов для сглаживания пятен для сохранения резкости краев и мелких деталей. Морейра (1990) сообщил об улучшенном алгоритме для эффективной обработки нескольких изображений. Однако этот метод требует примерно на 50% больше вычислительного времени, чем традиционный подход с несколькими взглядами.
Улучшение изображения за счет обработки нескольких изображений — это только один аспект. Развитие поляриметрического РСА создало еще одно измерение в направлении уменьшения спеклов, тем самым повысив интерпретируемость изображений РСА.Поляриметрические данные SAR с четырьмя элементами (HH, HV, VH и VV) матрицы рассеяния позволяют уменьшить спекл-эффект за счет использования корреляций между кополяризованными (HH, VV) и кроссполяризованными (HV, VH) изображения (Lee et al., 1990). Четыре элемента имеют следующие значения:
HH = горизонтальная передача, принимаемая горизонтальная поляризация
VV = вертикальная передача, принимаемая вертикальная поляризация
HV = горизонтальная передача, принимаемая вертикальная поляризация
VH = вертикальная передача, горизонтальная поляризация принимается
Идеальная ситуация состоит в том, что статистика спеклов этих четырех членов статистически некоррелирована, тогда как лежащая в основе отражательная способность полностью коррелирована.Для изображений SAR становится обычным явлением иметь несколько полос, соответствующих разным углам падения, разным поляризациям и разным частотам, или их комбинации. Для уменьшения спеклов было разработано множество фильтров. Они основаны на различных моделях спеклов, включая мультипликативный шум и негауссову статистику. Однако полосы изображения фильтровались отдельно и независимо. Корреляция между полосами не использовалась. О некоторых недавних методах фильтрации спеклов сообщили Quelle et al.(1990), Наср и др. (1990) и Самадани и Весецкий (1990).
Улучшенный индекс SPSIM для оценки качества изображения [v1]
Препринт Статья Версия 1 Сохранилось в Portico. Эта версия не рецензировалась.
Версия 1 : Получено: 5 февраля 2021 г. / Утверждено: 8 февраля 2021 г. / Онлайн: 8 февраля 2021 г. (11:11:47 CET)
Также существует рецензируемая статья этого препринта.
Frackiewicz, M .; Szolc, G .; Палус, Х. Улучшенный индекс SPSIM для оценки качества изображения. Симметрия 2021 , 13 , 518. Frackiewicz, M .; Szolc, G .; Палус, Х. Улучшенный индекс SPSIM для оценки качества изображения. Симметрия 2021, 13, 518. Копировать
Ссылка на журнал: Symmetry 2021, 13, 518
DOI: 10.3390 / sym13030518
Цитируйте как:
Frackiewicz, M .; Szolc, G .; Палус, Х. Улучшенный индекс SPSIM для оценки качества изображения. Симметрия 2021 , 13 , 518. Frackiewicz, M .; Сольц, Г.; Палус, Х. Улучшенный индекс SPSIM для оценки качества изображения. Симметрия 2021, 13, 518. Копировать
ОТМЕНИТЬ КОПИРОВАТЬ ДЕТАЛИ ЦИТАТЫ
Абстрактный
Объективная оценка качества изображения (IQA) играет все более важную роль в оценке качества цифрового изображения. Ожидается, что новые индексы IQA будут сильно коррелировать с субъективными оценками наблюдателей, выраженными оценками MOS / DMOS. Одним из таких недавно предложенных индексов является индекс SIMilarity на основе суперпикселей (SPSIM), который использует суперпиксельные патчи вместо прямоугольной пиксельной сетки.Авторами статьи были предложены три модификации индекса SPSIM. Для этой цели цветовое пространство, используемое SPSIM, было изменено, а способ определения карт сходства SPSIM был изменен с использованием методов, полученных из алгоритма вычисления индекса MDSI. Третья модификация представляла собой комбинацию первых двух. Эти три новых показателя качества использовались в процессе оценки. Экспериментальные результаты, полученные на многих цветных изображениях из пяти баз данных изображений, продемонстрировали преимущества предложенных модификаций SPSIM.
Тематические области
оценка качества изображения; базы данных изображений; суперпиксели; цветное изображение; цветовое пространство; меры качества изображения
Это статья в открытом доступе, распространяемая по лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.
Комментарии (0)
Мы приветствуем комментарии и отзывы широкого круга читателей. См. Критерии для комментариев и наше заявление о разнообразии.

что это?
Добавьте запись об этом обзоре в Publons, чтобы отслеживать и демонстрировать свой опыт рецензирования в мировых журналах.
×
Глубокое обучение для улучшения изображений при проектировании функций потерь | Кристофера Томаса, бакалавра с отличием. MIAP
Информация о методах и проектировании функций потерь для сверхвысокого разрешения, цветности и передачи стилей.
Это несколько идей по проектированию функций потерь и архитектуре глубокой нейронной сети, которые я получил в результате экспериментов с использованием глубокого обучения для различных методов обработки изображений, таких как суперразрешение, колоризация (окрашивание цвета в черно-белые изображения) и передача стиля. .
Эта статья расширяет функции потерь, описанные в моей статье Функции потерь, основанные на активации функций и потере стиля, которые я использовал в своем исследовании для улучшения изображения на основе глубокого обучения для сверхвысокого разрешения и раскрашивания черно-белых изображений. Эти статьи оказались гораздо более популярными, чем я ожидал, особенно с учетом того, что моя статья находится на вершине результатов поиска Google по запросу «Сверхвысокое разрешение» в это время и в течение последних нескольких месяцев.
Мои исследования, проведенные за последний год, позволили выявить некоторые интересные открытия и идеи, которыми я поделился в этой статье.Эффективные функции потерь важны при обучении эффективных моделей, в некоторых случаях они могут быть важнее архитектуры модели.
Теоретически функции потерь также могут быть запатентованы. С ростом и развитием глубокого обучения неудивительно, что такие должности, как инженеры по функциям потерь, станут ролями в будущем.
Примеры изображений, сгенерированных с использованием этих методов функции потерь, приведены в более поздней части этой статьи для суперразрешения, колоризации и передачи стилей.
Для улучшения изображения функция потерь предназначена для оценки того, насколько далеко прогнозируемые / сгенерированные выходные данные модели от целевого / наземного истинного изображения, чтобы обучить модель минимизировать эти потери.
Традиционно и обычно в академических и исследовательских работах для оценки этого используется потеря пикселей на основе среднеквадратичной ошибки (MSE), среднеквадратичной ошибки (RMSE) или пикового отношения сигнал / шум (PSNR).
Потеря пикселей по сути является мерой того, насколько далеко пиксели целевого изображения находятся от пикселей прогнозируемого / сгенерированного изображения.
Пиковое отношение сигнал / шум (PSNR)
Из Википедии: PSNR легче всего определить через среднеквадратичную ошибку (MSE). Для бесшумного монохромного изображения I размера m × n и его зашумленного приближения K, MSE определяется следующим образом.
Среднеквадратичная ошибка (MSE) / потеря L2
Математика усложняет задачу, чем кажется.
Среднеквадратичная ошибка
Сравнивается по каждому из трех каналов в изображении RGB. MSE используется для сравнения расстояния между пикселями целевого изображения и пикселями прогнозируемого / сгенерированного изображения.Берется среднее значение разницы каждого пикселя, а затем возводится в квадрат.
При потерях L2 целью является наименьшее квадратичное отклонение для минимизации суммы квадратов разностей между истинным значением земли и предсказанным / сгенерированным изображением.
Если извлекать квадратный корень из среднеквадратичных ошибок, это позволяет учитывать расстояние между сгенерированным изображением и наземным истинным изображением.
Определение пикового отношения сигнал / шум (PSNR)
Пиковое отношение сигнал / шум
Определение пикового отношения сигнал / шум (PSNR) чаще всего используется в качестве оценки качества для потери качества с помощью различных кодеков и сжатие изображения, где сигнал — это исходное изображение, а шум — это ошибка, созданная сжатием изображения.
PSNR очень часто используется для оценки методов улучшения изображения, таких как сверхвысокое разрешение, когда сигнал является исходным / наземным истинным изображением, а шум — это ошибка, не исправленная моделью.
Хотя PSNR является показателем на основе логарифма, он основан на MSE.
MSE не является хорошим показателем качества улучшения изображения.
Почему среднеквадратичная ошибка (MSE) не является хорошим показателем качества при улучшении изображения.
Использование MSE или метрики, основанной на MSE, вероятно, приведет к обучению поиску фильтра размытия на основе глубокого обучения, поскольку он, вероятно, будет иметь самые низкие потери и простейшее решение для сведения к минимуму потерь.
Функция потерь, которая минимизирует MSE, поощряет нахождение средних значений пикселей правдоподобных решений, которые обычно чрезмерно сглажены, и, несмотря на минимизацию потерь, сгенерированные изображения будут иметь низкое качество восприятия с точки зрения привлекательности для человека-зрителя.
Считайте, что изображение с солью и перцем, шум приведет к меньшим потерям, чем многие другие возможные сгенерированные изображения, которые с точки зрения человеческого восприятия были бы ближе к истине.
Шум соли и перца.Источник: Wikipedia
При потере L1 целью является наименьшее абсолютное отклонение (LAD), чтобы минимизировать сумму абсолютных различий между истинным значением и предсказанным / сгенерированным изображением.
MAE снижает среднюю ошибку, а MSE — нет. Вместо этого MSE очень подвержена влиянию выбросов.
Для улучшения изображения MAE, скорее всего, приведет к изображению, которое кажется более качественным с точки зрения человека.
Если уравнение, аналогичное приведенному выше PSNR с использованием MSE, изменить для использования MAE, это в моих экспериментах даст более привлекательное улучшенное изображение, чем PSNR, хотя и не так эффективно, как следующие показатели.
Индекс структурного сходства (SSIM) — это метрика восприятия. SSIM основан на видимых структурах на изображении. Использование SSIM для оценки улучшения изображения возникло, поскольку для некоторых исследователей PSNR больше не рассматривается как надежный индикатор ухудшения качества изображения. Это перцепционная метрика, которая количественно оценивает ухудшение качества изображения, вызванное обработкой.
Снова мои эксперименты с использованием SSIM в качестве метрики в функции потерь приводят к более привлекательному улучшенному изображению, чем PSNR
Если используется предварительно обученная модель с фиксированной разницей, ее активации можно сравнивать между наземным истинным изображением. и предсказанное изображение на интересных слоях путем размещения обратных вызовов в модели.Интересными являются слои, расположенные непосредственно перед средним или максимальным объединением слоев, где информация подвергается дистилляции.
Эти интересные слои отражают восприятие модели объектами.
Активации этих интересных слоев можно сравнить по их средней абсолютной ошибке (MAE), тогда это может быть метрика, составляющая часть функции потерь.
Если сгенерированное изображение может иметь более резкие черты, остальные пиксели, как правило, менее важны с точки зрения качества изображения для человека-зрителя.
Более подробно это описано в моей статье Функции потери на основе активации функции и потери стиля
Для сверхвысокого разрешения я считаю, что это наиболее важный показатель воспринимаемого качества изображения. Однако этот тип метрики потерь не популярен во многих исследовательских работах, так как его не так легко сравнить с другими исследованиями.
Очень редко используется потеря матрицы Грама, которая, по сути, является формой оценки потери стиля.
Матрица грамма набора векторов — это матрица всех возможных скалярных произведений этих векторов.
Активации из каждого канала могут быть взяты, каждая сглажена в одномерный вектор, затем скалярные произведения каждого из этих векторов друг на друга взяты, чтобы сформировать матрицу грамма. Скалярное произведение показывает, насколько коррелирована каждая комбинация каналов. Если канал указывал на текстуру, а другой канал указывал яркие цвета, то высокое точечное произведение указывало бы, что ячейки с текстурой также имеют тенденцию иметь яркие цвета.
Это эффективно использовалось для оценки потери стиля.Если два изображения имеют одинаковый стиль, они будут иметь одинаковые матрицы грамма. Сглаживание активаций удаляет их пространственную информацию из сравнения. Это одна из причин, по которой потеря граммовой матрицы настолько эффективна для переноса стиля.
Если функция потерь использует другую фиксированную предварительно обученную модель, активации из этой предварительно обученной модели можно сравнивать между наземным истинным изображением и прогнозируемым изображением на интересных слоях. Опять же, интересными уровнями являются те, что непосредственно перед средними или максимальными уровнями объединения, где информация подвергается дистилляции.Вместо того, чтобы смотреть на характеристики / потери восприятия, можно сравнить грамм-матрицу активаций на предмет их средней абсолютной ошибки (MAE), а затем составить метрику как часть функции потерь.
Опять же, как и в случае с потерей характеристик, упомянутой ранее, этот тип метрики потерь не популярен во многих исследовательских работах, поскольку его не так легко сравнивать с другими исследованиями.
Если используется с другими показателями потерь в функции потерь, необходим соответствующий множитель, чтобы разложить его на аналогичный или соответствующий масштаб.
Ниже показано, что эффективность этой метрики потерь при окрашивании очень впечатляет.
Пакетная нормализация — обычная практика для обучения глубоких нейронных сетей, в том числе для генерации изображений, включая генеративные состязательные сети (GAN).
В статье О влиянии нормализации партии и веса в генерирующих состязательных сетях (Ситао Сян, Хао Ли) было обнаружено, что нормализация партии может отрицательно сказаться на качестве обученной модели и стабильности модели. тренировочный процесс.Было обнаружено, что более поздний метод, нормализация веса, улучшает реконструкцию, скорость обучения и особенно стабильность GAN.
В своих экспериментах я обнаружил, что нормализация веса эффективна в случае тренировки обеих моделей как для суперразрешения, так и для раскрашивания, не ограничиваясь использованием GAN для обучения.
В статье Самовнимание, генерирующие состязательные сети (Хан Чжан, Ян Гудфеллоу, Димитрис Метаксас, Август Одена) идея самовнимания реализована на основе механизма внимания, используемого в обработке естественного языка для генерации изображений
Self модуль внимания.Источник: Сети противоборства, генерирующие самовнимание (Хан Чжан, Ян Гудфеллоу, Димитрис Метаксас, Август Одена) https://arxiv.org/pdf/1805.08318.pdf
Самовнимание позволяет генерировать детали, используя подсказки из всех мест расположения функций. Это помогает гарантировать, что удаленные части изображения согласованы друг с другом, хотя традиционно это является недостатком сверточных нейронных сетей (CNN).
В своих экспериментах без GAN для глубокого обучения с суперразрешением и колоризацией я обнаружил, что Self Attention улучшает производительность модели при создании изображений на основе критериев потерь и с точки зрения человеческой оценки.Это было намного заметнее с Colourisation, с большей согласованностью похожих функций в разных частях изображения.
Спектральная нормализация
В статье Спектральная нормализация для порождающих состязательных сетей (Такеру Миято, Тошики Катаока, Масанори Кояма, Юичи Йошида) была предложена новая методика нормализации веса, называемая спектральной нормализацией, для стабилизации тренировки дискриминатора. Статья Кристиана Косгроува объясняет, что такое спектральная нормализация, ограничивая константу Липшица весов для управления градиентами.
В статье Самовнимание Генеративные состязательные сети (Хан Чжан, Ян Гудфеллоу, Димитрис Метаксас, Август Одена) Спектральная нормализация использовалась как в дискриминаторе, так и в генераторе.
В моих более поздних экспериментах (без GAN) для суперразрешения на основе глубокого обучения я обнаружил, что спектральная нормализация эффективна для улучшения производительности модели при генерации изображений с помощью нормализации веса и пакетной нормализации — на основе критериев потерь и от человека оценка перспективы.
В моих экспериментах (опять же без GAN) для основанной на глубоком обучении колоризации (окрашивания) черно-белых изображений я обнаружил, что спектральная нормализация была , а не так же эффективна, как пакетная нормализация.
2-кратное суперразрешение: улучшенная модель с архитектурой U-Net на основе кодера и декодера ResNet 34
Целью модели было создание более крупного изображения высокой четкости с удвоенной высотой и шириной с 4-кратным количеством пикселей, чем входное изображение.Это сложная задача для модели, которую нужно обучить выполнять.
Модель, генерирующая эти изображения для сверхвысокого разрешения, имеет кодировщик и декодер на основе ResNet34 в архитектуре U-Net. Эта улучшенная модель по сравнению с моими прошлыми экспериментами была обучена для сверхвысокого разрешения с использованием функции потерь, которая объединила SSIM (индекс структурного сходства), потерю характеристик / восприятия из фиксированной предварительно обученной модели VGG16 и потерю матрицы (стиля) грамма из фиксированной предварительно обученной модели VGG16, и небольшая часть потерь MAE (средней абсолютной ошибки).
При обучении модели также использовались как спектральная нормализация, так и самовнимание.
В приведенном ниже примере входное изображение с низким разрешением находится слева, сгенерированный прогноз — в середине, а наземное истинное / целевое изображение — справа.
Улучшение показателей качества изображения по краям с использованием энтропии для методов повышения контрастности на основе выравнивания гистограмм
Ю.-Т. Ким, «Повышение контрастности с использованием выравнивания двух гистограмм с сохранением яркости», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.43, № 1, стр. 1-8, 1997 г. DOI: https://doi.org/10.1109/30.580378
K. Wongsritong, K. Kittayaruasiriwat, F. Cheevasuvit, K. Dejhan, A. Somboonkaew, «Повышение контрастности с использованием выравнивания многопиковых гистограмм с сохранением яркости», Азиатско-Тихоокеанская конференция IEEE по схемам и системам, стр. 455-458, 1998
Y. Wang, Q. Chen, B. Zhang, «Улучшение изображения на основе метода выравнивания гистограммы дуалистических фрагментов изображения равной площади», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.45, No. 1, pp. 68-75, 1999. DOI: https://doi.org/10.1109/30.754419
С. Д. Чен, А. Рахман Рамли, «Сохранение яркости в методах повышения контрастности на основе выравнивания гистограмм», Цифровая обработка сигналов, Vol. 14, No. 5, pp. 413-428, 2004 г. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2004.04.001
К. Ван, З. Е, «Выравнивание гистограммы с сохранением яркости с максимальной энтропией: вариационная перспектива», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.51, No. 4, pp. 1326-1334, 2005 г. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2005.1561863
Х. Ибрагим, Н. С. Пик Конг, «Сохранение яркости динамического выравнивания гистограммы для повышения контрастности изображения», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 53, No. 4, pp. 1752-1758, 2007 г. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2007.4429280
D. Menotti, L. Najman, J. Facon, A. De A. Araujo, «Методы выравнивания нескольких гистограмм для усиления контраста и сохранения яркости», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.2007, 53, № 3, с. 1186–1194 DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2007.4341603
М. Ким, М. Гио Чунг, «Рекурсивно разделенная и взвешенная коррекция гистограммы для сохранения яркости и повышения контрастности», IEEE Transactions on Consumer Electronis, Vol. 54, No. 3, pp. 1389-1397, 2008 г. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2008.4637632
К. Х. Оои, Н. С. Пик Конг, Х. Ибрагим, «Выравнивание двух гистограмм с пределом плато для улучшения цифровых изображений, IEEE Transactions on Consumer Electronis, Vol.2009, 55, № 4. С. 2072–2080. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2009.5373771
C. H. Ooi, N. A. M. Isa, «Адаптивные методы повышения контрастности с сохранением яркости, IEEE Transactions on Consumer Electronis», Vol. 2010, 56, № 4, с. 2543–2551 DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2010.5681139
S.-H. Юн, Дж. Х. Ким, С. Ким, «Улучшение изображения с использованием объединенной структуры выравнивания гистограмм и лапласовской пирамиды», IEEE Transactions on Consumer Electronis, Vol.2010, 56, № 4, с. 2763–2771. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2010.5681167
Н. Сенджи, А. Сенджи, Х. К. Чой, «Повышение контрастности изображения с использованием выравнивания бигистограммы с метриками окрестности», IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 56, No. 4, pp. 2727-2734, 2010 г. DOI: https://doi.org/10.1109/TCE.2010.5681162
С. Д. Чен, «Новая мера качества изображения для оценки методов повышения контрастности на основе выравнивания гистограмм», Digital Signal Processing, Vol.22, No. 4, pp. 640-647, 2012 г. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2012.04.002
С. Д. Чен, Й. Аль-Наджжа, Н. Х. Азами, К. С. Бех, «Измерение качества изображения для оценки методов повышения контрастности», Австралийский журнал фундаментальных и прикладных наук, Vol. 7, No. 11, pp. 178-188, 2013
Rich Franzen, набор изображений Kodak в истинном цвете без потерь, http://r0k.us/graphics/kodak/
Х. Р. Шейх, З. Ван, Л. Кормак, А. К.Бовик, база данных оценки качества изображений LIVE, выпуск 2, http://live.ece.utexas.edu/research/
качество
С. Д. Чен, М. Сингх, «Переоценка методов повышения контраста на основе автоматического глобального выравнивания гистограммы», Электронный журнал компьютерных наук и информационных технологий, Vol. 1, №1, 2011 г.
VQEG, Заключительный отчет VQEG о проверочных испытаниях фазы II FR-TV, 2003 г.
З. Ван, А.К. Бовик, Х. Р. Шейх, Э. П. Симончелли, «Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства», IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 13, No. 4, pp. 600-612, 2004 г. DOI: https://doi.org/10.1109/TIP.2003.819861
Х. Р. Шейх, А. К. Бовик, Г. де Весиана, «Критерий достоверности информации для оценки качества изображения с использованием статистики естественной сцены», IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 14, No. 12, pp. 2117-2128, 2005 г. DOI: https: // doi.org / 10.1109 / TIP.2005.859389
И. Авцибас, Б. Санкур, К. Сайуд, «Статистическая оценка показателей качества изображения», Journal of Electronic Imaging, Vol. 11, No. 2, pp. 206-223, 2002. DOI: https://doi.org/10.1117/1.1455011
Х. Аршам, Статистическое мышление для управленческих решений, Доступно по адресу: http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/opre504.htm, 2014
Dallas Cowboys входит в пятерку лучших в рейтинге PFF
В это межсезонье для Dallas Cowboys все может показаться бурным и тревожным, и, учитывая статус Дака Прескотта, это вроде как.Но ребята из Pro Football Focus ожидают от Cowboys больших улучшений в 2021 году и включили их в свою пятерку лучших в своем ежегодном Индексе улучшений.
Индекс основан на приведенной выше формуле замещения выигрышей PFF и измеряет прибыли и убытки в WAR по мере того, как игроки приходят и уходят. В начале межсезонья можно с уверенностью сказать, что самые положительные сдвиги в индексе улучшения относятся к командам, которые вернут игроков в 2021 году.
Для Dallas Cowboys мы можем увидеть влияние Лаэля Коллинза, Тайрона Смита, Блейка Джарвина, и т.п.. сделать, вернувшись здоровым в 2021 году. PFF делает предположения на основе исторических данных об игроках, данных команды и данных тренеров, чтобы сделать свои выводы.
Ожидается, что в 2021 году Далласские ковбои значительно улучшатся.
Как вы уже догадались, больше всего проигравшими в этом списке являются львы, орлы, кольты, техасцы и пантеры. Самый интересный пункт — это то, кто занимает верхнюю команду в Индексе улучшения, а кто нижнюю команду в Индексе. «Рэмс» занимают первое место, забив Мэтью Стаффорда в размене, а «Львов» получают нижнее место, заменяя Стаффорда на Гоффа.Можно с уверенностью сказать, что со Стаффордом под центром в Лос-Анджелесе ожидается значительное улучшение.
В зависимости от того, что делают «Далласские ковбои» в это межсезонье, они могут двигаться вверх или вниз по индексу. Далласские ковбои не особо известны большими расходами на свободу действий, но кто знает, что принесет завтра?
Вашингтон — еще одна команда, вернувшаяся в этот список, в то время как Giants фактически на одну позицию выше Cowboys, занимая 4-е место в индексе улучшения. Как и Даллас, Нью-Йорк получил много критических травм в 2020 году и должен поправиться просто за счет того, что снова станет здоровым.
Что мы можем извлечь из всего этого?
Что сразу бросается в глаза, так это то, что все не так мрачно, как кажется. Неопределенный статус Дака Прескотта раздражал как любовников, так и ненавистников. Легко поддаться разочарованию в ситуации и думать, что дела обстоят хуже, чем они есть на самом деле.
Реальность такова, что в лиге дела обстоят плохо. Команды сокращают игроков, чтобы попасть под капот, так что почти каждый, кажется, чувствует себя ущемленным. «Далласские ковбои», возможно, не в хорошей финансовой форме в это межсезонье, но они входят в пятерку лучших по количеству игроков по сравнению со всеми остальными и, похоже, хорошо настроены, чтобы справиться с препятствиями в этом межсезонье.
Любите Далласских ковбоев? Начни о них писать!
Хотите, чтобы ваш голос был услышан? Присоединяйтесь к команде Sports Dallas Fort-Worth!
Напишите нам!
Мы будем проверять это по мере совершения транзакций, но на данный момент следует сделать вывод, что все не так плохо, как кажется, и Dallas Cowboys готовы к сезону восстановления в 2021 году.