Д.В. Сидоров К вопросу оценки качества множества восстановленных изображений В статье рассмотрены основные методы и подходы к оценке качества восстанов ленных или обработанных изображений, показана проблема эффективной оценки большого количества изображений, полученных, например, в результате экспери ментальной настройки алгоритма сжатия. <...> П ри разработке и тестировании алго ритмов и систем, использующихциф ровое представление изображений, весьма актуальной является задача оценки качества принятых изображений. <...> На сего дняшний день единого метода оценки каче ства обработанных и восстановленных изо бражений нет [1]. <...> Существующие методы оценки можно разделить на два больших класса: субъективные оценки (экспертные); математические оценки (метрики). <...> Дляметода субъективных оценок необ ходима группа(ы) экспертов, чтобы полу чить информацию о качестве обработанно го или восстановленного изображения. <...> Ис пользуютсяследующие методы субъектив ной оценки [1, 2]: DSIS (Double Stimulus Impairment Sca le). <...> Метод описан в стандарте определе ниякачества телевизионных передач ITUT BT. <...> Изображенияпоказываются последовательно парами: сначала демонст рируетсяисходное или оригинальное (экс перты знают об этом), затем обработанное или восстановленное изображение. <...> По окон чании просмотра эксперты оценивают ка чество изображения по 5балльной шкале: 5 — различия не воспринимаются; 4 — различиявоспринимаются, но не раздражают; 92 3 — различия немного раздражают; 2 — различия раздражают; 1 — различия очень раздражают. <...> Метод также описан в стан дарте ITUT BT. <...> По сле просмотра эксперт выставляет оценку по 5балльной шкале. <...> Изображения показываютсяпарами одновременно, по сле просмотра эксперт должен оценить ка чество левого изображенияотносительно правого по следующей шкале: –3 — намного хуже; –2 — хуже; –1 — немного хуже; 0 — не отличается; 1 — немного лучше; 2 — лучше; 3 — намного лучше. <...> Метод <...>