Jul, 2016

一种基于 Haar 小波的图像感知相似性指数用于图像质量评估

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TL;DR本论文介绍了基于 Haar 小波分解的感知相似性指数 (HaarPSI)，是一种有效且计算简单的全参考图像质量评估方法，其与人类主观感受的一致性得到了验证，并在大量数据集上获得了较高的相关性。
image and video restorationperceptual similarity indexhaar wavelet decompositionimage quality assessmenthuman opinion scores
发现论文，激发创造
  • 基于感知相似性的主观图像质量评分预处理方法

    我们提出了一种名为感知相似性主观预处理（PSP）的主观图像质量评分预处理方法，利用图像之间的感知相似性减轻了较少标注情景下的主观偏倚，并证明预处理的数据集可以很好地提高下游图像质量评估任务的性能。

    Apr, 2024

  • PIQI：基于高斯过程回归集成的感知图像质量指数

    本文提出了一种基于感知的数字图像质量评估方法 —— 无参考感知图像质量指数（PIQI），来评估数字图像的质量。通过计算多个尺度和颜色空间中的亮度、梯度统计信息以及均值减法对比规范化乘积，将这些提取出的特征提供给高斯过程回归（GPR）的堆叠集成模型进行质量评估，并在六个基准数据库上评估其性能并与其他方法进行比较，结果表明 PIQI 能够达到竞争水平。

    May, 2023

  • 平均偏差相似性指数：高效可靠的全参考图像质量评估器

    本文提出了一种可靠的全参考图像质量评价模型，该模型利用了梯度相似性、色度相似性和偏差池化，并经过了若干改进，其实验结果表明该模型在图像处理领域表现优秀。

    Aug, 2016

  • 基于显著性驱动的感知图像压缩

    本文提出了一种新的端到端可训练模型，用于有损图像压缩。该方法包括几个新颖的组件，其中包括充分的感知相似度度量、图像中的显着性和分层自回归模型。该模型不仅生成视觉效果更好的图像，而且在后续计算机视觉任务（如目标检测和分割）中也具有优越的性能。

    Feb, 2020

  • 关于重建图像的隐私评估：现有评估指标是否符合人类感知？

    手工制作的图像质量度量标准通常被用来评估重建攻击下的模型隐私风险，本文综合研究了这些度量标准与人类隐私信息感知的可信度，并提出了一种基于学习的度量方法 SemSim，该方法在语义级别上更好地反映了隐私泄露，并且与现有度量标准相比具有更高的相关性。

    Sep, 2023

  • 利用 Conformer 和 Blind Noisy Students 来改进图像质量评估

    探索基于 transformer 的全参考图像质量评估模型的性能，并提出了一种基于半监督知识蒸馏的 IQA 方法，使用嘈杂的伪标签数据将全参考教师模型蒸馏到盲学生模型中。在 NTIRE 2022 感知图像质量评估挑战中，我们的方法取得了竞争力的结果。

    Apr, 2022

  • 利用对比度增强进行无参考对比度失真图像质量评估

    本文提出了一种针对对比度失真的简单而有效的度量标准，利用结构相似性指数 (SSIM) 、基于直方图的熵和交叉熵等方法综合评估图像质量，进而学习回归模块以预测质量得分。

    Apr, 2019

  • 感知 - 失真平衡

    本文证明了图像修复算法中失真度 (Distortion) 和感知质量 (perceptual quality) 是对立的，并研究了正确判别图像修复算法输出与真实图像之间的最优概率，此概率需随均值失真程度的降低而逐渐增加，GAN 提供了超越感知失真界限的原则方法。作者提出了一种新的评估算法质量的方法，并使用该方法对最近的超分辨率算法进行了广泛比较。

    Nov, 2017

  • 一个非监督的信息理论感知质量评估度量

    通过结合信息理论目标函数的最新进展和基于人类视觉系统的计算体系结构，以及对成对视频帧进行无监督训练，我们提出了感知信息度量（PIM），并在 BAPPS 图像质量评估数据集上证明 PIM 与监督度量相媲美，且在 CLIC 2020 的图像压缩方法排名预测方面优于监督度量，同时使用 ImageNet-C 数据集进行定性实验，证明 PIM 在架构细节方面具有鲁棒性。

    Jun, 2020

  • 医学图像常用图像质量评估指标的充分性研究

    通过对医学图像数据及自然图像数据进行测试和比较，研究结果表明针对医学图像的定制化图像质量评估措施在医学影像算法中的应用是必要的。

    May, 2024