TID2013

В статті розглянуто задачу покращення якості зображень засобами нейронних мереж при різних типах спотворень кількох рівнів – погіршення контрасту, додавання шумів різного характеру, компресія зображень тощо. В якості бази зображень для навчання нейронних мереж була використана поширена база TID2013, яка містить як оригінальні зображення, так і змінені за допомогою різних типів спотворень (25 базових зображень, 24 типи спотворень та 5 їх рівнів). Ця база була розділена на навчальні (480 зображень), перевірні (валідаційні, 360) та тестові (120) зображення.

Стаття присвячена проблемі автоматичної оцінки якості зображень згортковою нейронною мережею при використанні для навчання нейронної мережі поширеної бази зображень TID2013. База TID2013 вибрана з тих міркувань, що вона містить 25 базових реальних зображень, отриманих на основі цих зображень спотворених зображень за допомогою 24 різних методів спотворень та з 5 рівнями спотворень, що створює достатньо велику базу 3000 зображень для навчання нейронної мережі. Для кожного зображення наведена усереднена експертна оцінка його якості.