Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 1 8/1/2013 Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф Методологічні та реалізаційні основи аналізу, адаптивної обробки та завадостійкого кодування багатоканальних мультимедійних та телемедичних даних Мета НДР - розробити методологічні та реалізаційні основи підвищення ефективності попереднього аналізу, адаптивної обробки (стиснення, фільтрації, відновлення), завадостійкого кодування та видобування корисної інформації з багатоканальних зображень, мультимедійних та телемедичних даних із застосуванням новых кількісних мір та підходів до стійкого оцінювання.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 2 8/1/2013 Применения метрик качества и подобия Метрики, используемые при обработке изображений: Визуального качества с эталоном и без эталона; подобия. Применения метрик визуального качества: -Анализ качества исходных изображений в различных системах; -Анализ визуального качества обработанных (сжатых, отфильтрованных, восстановленных) изображений; -Оптимизация обработки, синтез новых методов и алгоритмов обработки; -Автоматизация обработки. Требования к этим метрикам: -Адекватность визуальному восприятию или другой решаемой задаче (например классификации данных многоканального ДЗ); -Применимость для широкого круга разнообразных типов искажений; -Способность надежно идентифицировать искажения. Применения метрик подобия -Поиск и извлечение изображений в больших базах и Интернете; -Поиск самоподобных участков, обработка кадров видео, стерео изображений, изображений панорамной съемки и т.д.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 3 8/1/2013 Общая методология синтеза и анализа эффективности метрик с эталоном Выбор параметров, учитываемых при расчете метрики, и ее структуры; Выбор критерия оптимизации (обычно коэффициентов ранговой корреляции Спирмена значений метрики и усредненной оценки визуального качества людьми; MOS – mean opinion score). Выполнение экспериментов с привлечением добровольцев для оценки визуального качества и получение ранжированных выборок. Недостатки существующих метрик: -недостаточная универсальность; -Недостаточная адекватность метрик, особенно для новых (не учтенных ранее) типов искажений, как, например, искажения цветовой насыщенности, сигнально-зависимые помехи, сжатие с потерями изображений с шумом, цветовая квантизация и дизеринг, хроматические аберрации, восстановление по разреженной сетке отсчетов.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 4 8/1/2013 Проблемы разработки метрик качества при наличии эталона -Создана новая наибольшая в мире база TID2013 цветных изображений с 24 типами искажений (более 320 ссылок на старую версию и более 25 на новую с июня 2013 года). -Учтена различная чувствительность к искажениям в интенсивности и разных цветовых компонентах; -Учтено повышенное внимание к объектам, привлекающим внимание; -Учтены новые приложения. i13_18_5, MOS=3.8, FSIMc=0.948 i13_17_4, MOS=6.5, FSIMc=0.945 Пример практической ситуации, когда даже наилучшая из известных на данный момент метрик ( FSIMc) неадекватно характеризует визуальное качество искаженных изображений (чем больше FSIMc, тем выше качество). Причины – не учтены эффекты маскирования искажений текстурой и особенности восприятия человеком искажений цвета. Для новой базы проведено более 600 экспериментов в Украине и более 200 экспериментов в других странах (Финляндия, Франция, Италия, США, в том числе через Интернет)

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 5 8/1/2013 Коэффициенты ранговой корреляции (КРК) Спирмена и Кендалла между MOS и различными метриками визуального качества для новой базы В 2014 году нами разработана метрика на основе нейросети, которая позволяет достичь КРК Спирмена, равного 0,93, и КРК Кендалла, равного 0,77. Показано, что разработанные нами метрики обеспечивают КРК Спирмена на уровне 0,95 для тех приложений, которые наиболее важны для решаемых нами задач (качество зашумленных изображений, сжатие, фильтрация) Разработана методика выявления недостатков существующих метрик на основе построения совместных скаттерограмм для аддитивного белого шума и исследуемого типа искажений.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 6 8/1/ Метрики подобия, использующиеся в задачах анализа многомерных данных Рубель А.С. Расстояние Минковского: Расстояние Чебышева: Метрика Manhattan: Расстояние Евклида: Расстояние Махаланобиса: Расстояние Хеллингера: Расстояние Брея-Кертиса: Метрика Canberra : Косинусное расстояние: Расстояние на основе корреляции Пирсона:

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 7 8/1/2013 Разработка и тестирование мер качества при отсутствии эталона и мер подобия Пример подавления пространственно- коррелированных помех с использованием новых метрик для поиска подобных блоков Мера (название, автор) Значение корреляции Спирмена Кендалла 1BREN0,5210,359 2GRAE0,5160,359 3HELM0,4610,321 4LAPE0,5510,387 5SFRQ0,440,303 6TENV0,4840,34 7WAVR0,5310,373 8Размер файла 0,5740,409 9Ferzli0,3140,218 10Block0,4510,305 11Blur0,3660,251 12BlockInf0,5050,344 Предложенная мера четкости 0,710,522 С использованием мер подобия созданы панорамные изображения ХАИ

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 8 8/1/2013 Автоматизация обработки гиперспектральных данных ДЗ Для примерно 15-20% компонентных изображений гиперспектральных данных наблюдается малый динамический диапазон данных и малое отношение сигнал- шум; поэтому эти изображения часто не используют при анализе, хотя после обработки эти данные могут быть полезны. Зависимости оценок параметров компонент сигнально-зависимых помех от номера канала для сенсора Гиперион

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 9 8/1/2013 Обработка с использованием вариационно- стабилизирующего преобразования (ВСП) Обработка (сжатие или фильтрация) могут выполняться полностью автоматически. После автоматического оценивания параметров помех к изображениям применяется ВСП с параметрами, учитывающими полученные оценки. Далее обработка выполняется с учетом единичной и одинаковой дисперсии помех во всех каналах. На практике: Может применяться обобщенное преобразование Энскомба Это позволяет использовать единый параметр (шаг квантования QS) при сжатии изображений поканально или в группах После декомпрессии и деблокинга полученное изображение должно быть подвергнуто обратному гомоморфному преобразованию. Основные достоинства: -простота установки QS и автоматизации сжатия; -обеспечение благоприятных условий для трехмерного сжатия и фильтрации, что позволяет осуществлять сжатие в окрестности ОРТ или повышать эффективность фильтрации.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 10 8/1/2013 Пример сжатия с потерями Фрагмент исходного (слева) и сжатого (справа) изображения в 145-м канале гиперспектральных данных Предложенные методы и алгоритмы приводят либо к частичному подавлению помех, либо к визуальной незаметности внесенных искажений

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 11 8/1/2013 Эффективность сжатия гиперспектральных данных поканально и с группированием Метод сжатия с группированием Набор EO1H KZ Набор EO1H KP Оптич.ИКОптич.ИК AGU8WVST (по 8 каналов в группе) AGU16WVST (по 16 каналов в группе) AGUAllWVST (все каналы диапазона) Достигнут гораздо больший КС, чем при по канальном сжатии (порядка 6) или при сжатии без потерь (2…3)

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 12 8/1/2013 Прогнозирование эффективности фильтрации и сжатия Разработаны процедуры быстрого прогнозирования эффективности фильтрации для метрик PSNR и PSNR- HVS-M в зависимости от параметров, характеризующих ДКП- коэффициенты в блоках. Это позволяет автоматически принимать решение о применении фильтрации для конкретного изображения Разработаны процедуры быстрого прогнозирования эффективности сжатия зашумленных изображений в окрестности оптимальной рабочей точки (ОРТ) для метрик PSNR и PSNR-HVS-M. Это позволяет автоматически принимать решение о выборе желательных параметров сжатия и о том, существует ли ОРТ для рассматриваемого случая. Разработаны процедуры прогнозирования значений коэффициента сжатия для кодеров, управляемых шагом квантования, который устанавливается пропорциональным СКО помех. Это позволяет существенно ускорить процедуру сжатия.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 13 8/1/2013 Классификация данных многоканального ДЗ с предварительной обработкой и без нее (вероятности правильной классификации) Данные ОбщаяПочва ТраваВода Дома и дороги Кустарник Исходные КФ (β=2.2) КФ (β=2.6) КФ (β=3.0) КФ с ВСП (β=2.2) КФ с ВСП (β=2.6) КФ с ВСП (β=3.0) ВФ с ВСП (β=2.2) ВФ с ВСП (β=2.6) ВФ с ВСП (β=3.0) КФ – компонентная фильтрация, ВФ – векторная фильтрация, ВСП – вариационно-стабилизирующее преобразование

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 14 8/1/2013 Помехоустойчивые методы модуляции на основе статистик высших порядков Амплитудные биспектры при использовании окна Ханна: биамплитуда B0 и биамплитуда B1 Вероятность битовой ошибки при использовании исследуемых окон 1 – окно Рао-Габра, 2 – окно Чебышева, 3 – окно Ханна, 4 – окно Блэкмана) Вывод: окно Рао-Габра обеспечивает наилучший результат.

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 15 8/1/2013 Помехоустойчивые методы модуляции на основе статистик высших порядков Фурье-спектры сигналов-триплет Биамплитуды B0 и B1 с использованием двухмерного окна Рао- Габра и усреднения по восьми сегментам с 50% перекрытием Кривая 1 – БОМ (использовано сглаживающее окно Рао-Габра); кривая 2 – БОМ без окна; кривая 3 – FSK-4; 4 – FSK Разработанный метод БОМ устойчив: - к негауссовым помехам; -- к эффекту джиттера; - к замираниям в канале связи

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 16 8/1/2013 Хоздоговорные НИР и международные контакты Хоздоговорные НИР: 235 тыс. грн. в 2014 г. Международные контакты: - более 10 совместных публикаций в 2014 г; -Выполнен проект на гг. в рамках программы Днипро на совместные исследования и поездки с французскими партнерами; -Подан запрос на выполнение проекта совместно с университетом Черногории. 6 сотрудников кафедры находились на стажировках или с кратковременными визитами: - в Технологическом университете г. Тампере (Финляндия), -в Университете г. Ренн (Франция), -в Университете Черногории (Подгорица), -в Университете (Германия) Договора о содружестве с: -Международным Центром обработки сигналов при Технологическом университете г. Тампере (Финляндия); -Университетом г. Ренн I (Франция); -Университетом Черногории (г. Подгорица, Черногория); - Заключен договора с Университетом Алькара (Мадрид, Испания).

Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Отчет о выполнении НИР Г /2012-Ф 17 8/1/2013 Научная работа кафедры и НТЦ Показатели (план) Монографии Защиты диссертаций (докт. + канд.) 1+8 разделов (1+6 разделов) 2+3 (1+3) Статьи в журналах: международных с импакт-фактором в журналах ВАК 30 (10) 33 (15) Доклады на конференциях международных: украинских 65 (46) 68 Количество цитирований наших публикаций 458 (в 2014 году) Количество статей со студентами 6 Получено (подано) патентов 2(1)