b'\n_START_ARTICLE_\nPQS\n_START_PARAGRAPH_\nPQS (z ang.\xc2\xa0picture quality scale, skala jako\xc5\x9bci obrazu) \xe2\x80\x93 nale\xc5\xbcy do specjalnej grupy miar znajduj\xc4\x85cych si\xc4\x99 na granicy miar wektorowych i skalarnych, a tak\xc5\xbce obiektywnych i subiektywnych dotycz\xc4\x85cych por\xc3\xb3wna\xc5\x84 jako\xc5\x9bci obraz\xc3\xb3w rekonstruowanych. Skala Jako\xc5\x9bci Obrazu zbudowana jest na przestrzeni kilku miar skalarnych zredukowanej ostatecznie do czynnik\xc3\xb3w zdekorelowanych, kt\xc3\xb3rych liniowa kombinacja ustala warto\xc5\x9b\xc4\x87 skalarnego ekwiwalentu jako\xc5\x9bci danego obrazu. Maksymalizuj\xc4\x85c poziom korelacji ekwiwalentu z ocen\xc4\x85 subiektywn\xc4\x85 powoduje, i\xc5\xbc wagi liniowej kombinacji ustalane s\xc4\x85 drog\xc4\x85 test\xc3\xb3w subiektywnych._NEWLINE_PQS jest miar\xc4\x85 ze skalarnym ekwiwalentem, kt\xc3\xb3ra jest zbudowana na szerokiej przestrzeni cech pozwalaj\xc4\x85cej uwzgl\xc4\x99dni\xc4\x87 r\xc3\xb3\xc5\xbcne rodzaje zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84 wprowadzanych w procesie kompresji stratnej. Przy pomocy analizy sk\xc5\x82adowych g\xc5\x82\xc3\xb3wnych, a nast\xc4\x99pnie liniowej kombinacji sk\xc5\x82adowych zredukowanej przestrzeni, przestrze\xc5\x84 ta jest redukowana. Na zgodno\xc5\x9b\xc4\x87 z ocen\xc4\x85 subiektywn\xc4\x85, wagi w tej kombinacji s\xc4\x85 optymalizowane metod\xc4\x85 regresji. W etapie konstruowania miary PQS s\xc4\x85 przeprowadzone testy obserwacyjne do oceny jako\xc5\x9bci okre\xc5\x9blonego rodzaju danych, jest to proces do\xc5\x9b\xc4\x87 z\xc5\x82o\xc5\xbcony i czasoch\xc5\x82onny. Przy niewielkich kosztach obliczeniowych w p\xc3\xb3\xc5\xbaniejszej fazie ocena kolejnych obraz\xc3\xb3w danej klasy jest ju\xc5\xbc automatyczna. Wyznaczona skalarna warto\xc5\x9b\xc4\x87 PQS charakteryzuje globalny poziom zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84 rekonstrukcji danego obrazu wzgl\xc4\x99dem orygina\xc5\x82u. PQS ma charakter mieszany, ale zasadniczo jest miar\xc4\x85 por\xc3\xb3wnawcz\xc4\x85 gdzie cechy z przestrzeni pierwotnej (przed redukcj\xc4\x85) okre\xc5\x9blaj\xc4\x85ce jako\xc5\x9b\xc4\x87 rekonstrukcji obrazu s\xc4\x85 wyznaczane wzgl\xc4\x99dem obrazu oryginalnego. Cechy te charakteryzuj\xc4\x85 r\xc3\xb3\xc5\xbcne w\xc5\x82asno\xc5\x9bci obrazu, zar\xc3\xb3wno lokalne jak globalne, zniekszta\xc5\x82cenia losowe, b\xc5\x82\xc4\x99dy skorelowane i strukturalne, a tak\xc5\xbce efekty blokowe w kierunku pionowym, jak i poziomym. Na podstawie pi\xc4\x99ciu wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik\xc3\xb3w zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84 pierwotnej przestrzeni cech konstruowana jest miara PQS. Warto\xc5\x9bci poszczeg\xc3\xb3lnych pikseli odpowiednio obrazu oryginalnego (o rozmiarach M\xc3\x97N) oraz rekonstruowanego po kompresji stratnej. Przy pomocy wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik\xc3\xb3w zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84 wyliczana jest w ka\xc5\xbcdym przypadku lokalna mapa zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84  pozwalaj\xc4\x85ca z kolei okre\xc5\x9bli\xc4\x87 warto\xc5\x9b\xc4\x87 wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnika zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84\n_START_SECTION_\nWsp\xc3\xb3\xc5\x82czynniki zniekszta\xc5\x82ce\xc5\x84 pierwotnej przestrzeni cech\n_START_PARAGRAPH_\nWsp\xc3\xb3\xc5\x82czynniki te mo\xc5\xbcemy podzieli\xc4\x87 na dwie grupy. Pierwsz\xc4\x85 grup\xc4\x99 reprezentuj\xc4\x85 wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynniki  i  charakteryzuj\xc4\x85ce zniekszta\xc5\x82cenia losowe, natomiast druga grupa sk\xc5\x82ada si\xc4\x99 z trzech wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik\xc3\xb3w    opisuj\xc4\x85cych b\xc5\x82\xc4\x99dy strukturalne i lokalnie skorelowane.'