2.4. Классификация средств воспроизведения изображения по совокупности характеристик, определяющих качество изображения

Еще одна задача, которая может быть решена с использованием психофизических экспертиз – классификация изделий, услуг по совокупности выходных параметров. Экспериментальная методика была сформулирована на примере классификации средств воспроизведения изображения по совокупности характеристик, определяющих качество изображения [11-13].

При решении вопросов классификации, ранжирования изделий аудиовизуальной техники и различных услуг киновидеоиндустрии для принятия решения на основе приближенных рассуждений целесообразно использовать понятие лингвистической переменной.

Элементы теории нечетких множеств в настоящее время стали находить все более широкое распространение для анализа результатов, в основном, интеллектуальных экспертиз. Результаты, получаемые при использовании таких методик, как правило, характеризуются тем, что диапазоны терм - множеств не имеют строгого физического обоснования; а функции принадлежности к терм- множествам формулируются в результате применения искусственных семантических правил (например, для усиления принадлежности к нечеткому множеству используется возведение функции принадлежности в квадрат, а для ослабления– возведение в степень и т.п.).

При проведении психофизических квалиметрических экспертиз по оценке качества изображения, создаваемого аудиовизуальными средствами, можно получить кривые распределения вероятности ответов экспертов, например, о заметности изменений, вносимых в анализируемую характеристику изображения. Например, лингвистическая шкала такой переменной, как субъективная оценка изображения, может быть построена с использованием методики, рассмотренной ниже.

Экспериментально- расчетная методика предполагает выполнение определенных процедур.

1. Экспериментальное построение одномерных лингвистических шкал

На экран выводилось два одинаковых изображения. Одно являлось эталоном, а во второе вносились изменения с помощью модулирующей программы. Рассчитывались вероятности заметности изменения характеристики изображения как P=m/n (m – количество экспертов, заметивших изменение параметра, n – общее число экспертов). По мере увеличения вносимого изменения вероятность росла и достигала 1. Это значение оцениваемого параметра принималось за эталонное изображение в следующем эксперименте, и в последующем в него вносились изменения и т.д. Количество градаций изменения яркости, соответствующих 100%-ному обнаружению, т.е. количество терм- множеств на лингвистической шкале переменной «субъективная оценка яркости изображения», для тест-объекта (т.е. такого изображения, которое, по возможности, характеризуется только оцениваемым параметром) составило 5, а для сюжета – 3.

Результаты исследований заметности изменения таких характеристик видеоизображения, как яркость, детальность и геометрическое подобие элементов изображения, приведены на рис.13-15.

Как видно, для сюжетов в области рабочего диапазона оцениваемых характеристик одномерные лингвистические шкалы включает 3 терм-множества.

В результате аналогичного эксперимента по предъявлению серии изображений с моделированным и неизменным значением характеристики может быть определена не только вероятность обнаружения вносимого в изображение изменения P(y/y), но и вероятность ложных тревог P(y/N). В теории обнаружения сигнала используются таблицы, в которых по этим вероятностям можно определить статистический параметр для тест-объекта изображения и для сюжета, М₁-М₂ – ширина терм-множества, определяющая разность между значениями субъективного параметра, при которых вероятности обнаружения и ложных тревог принимают определенные значения. В результате такого эксперимента может быть определен коэффициент чувствительности к i-му параметру

Среднеквадратическое отклонение коэффициента чувствительности к i-й характеристике может быть определено на основании разброса коэффициентов чувствительности при различных величинах отклонения характеристики и при различных уровнях влияющих факторов , где - среднее значение коэффициента чувствительности к i-й характеристике; - значения коэффициентов чувствительности, определяемые при различных условиях восприятия изображения; n – количество экспериментальных значений коэффициента чувствительности к i-й характеристике.