Aug, 2016

平均偏差相似性指数：高效可靠的全参考图像质量评估器

PDF
TL;DR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。
perceptual image quality assessmentfull-reference iqa modelgradient similaritychromaticity similaritydeviation pooling
发现论文，激发创造
  • 梯度幅值相似度偏差：一种高效的感知图像质量评估指标

    该研究提出了一种高效的基于图像梯度的质量评估模型，使用像素级梯度相似度与池化策略预测图像质量，该模型的预测准确度与计算效率均较高。

    Aug, 2013

  • 中心突出的视觉显著性和基于对比度的全参考图像质量指标

    本文提出了一种基于视觉显著性和对比度的全参考图像质量评估方法，该方法增加了中心区域的敏感度，通过在三个大规模的基准数据库上的实验验证，显示出与人类评估数值更强的相关性和更高的实时处理速度，并提供 MATLAB 代码以供测试。

    Dec, 2018

  • 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

  • 非回归式盲图像质量评估

    基于检索相似的图像实例来评估图像质量的无回归框架，包含语义分类模块和畸变分类模块，根据语义和畸变相似度检索多个图像实例并聚合主观质量评分，验证实验表明该模型显著优于基于回归的模型。

    Jul, 2023

  • 图像的主客观质量评价：综述

    本文综述了传统图像信号和新兴信号（包括高动态范围（HDR）和 3-D 图像）的质量评估方法，提供了主观和客观图像质量评估的分类和综述，并评估了 9 种常用的质量评估指标在四个主观质量数据集上的表现和计算时间。本文还简要介绍了 3-D 图像质量评估，并综述了与该领域相关的问题。

    Jun, 2014

  • 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

    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。

    Jul, 2016

  • 感知图像修复质量评估：一个新的数据集、评估基准和度量标准

    本文介绍了最新的反感知 (IR) 算法基于生成对抗网络 (GANs)，但其定量评估与视觉感知质量存在不一致性。为了回答现有的 IQa 方法能否客观评价最近的 IR 算法和促进 IQa 方法的发展，作者提出了一个大规模的 IQa 数据集 PIPAL，并针对 GAN 基础的 IR 算法，提出了一些新的基准方法和对空间错位改进的 IQa 网络。

    Nov, 2020

  • 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

  • 通过 MAP 估计在扩散潜变量中比较无参考图像质量模型

    现代无参考图像质量评估（NR-IQA）模型可以有效量化感知图像质量，在固定测试集上模型预测与人类感知评分之间存在高相关性。然而，在从感知优化的角度比较 NR-IQA 模型方面几乎没有取得进展。本文首次证明 NR-IQA 模型可以被插入到最大后验估计（MAP）框架用于图像增强，通过在可微且双射的扩散隐变量而不是原始像素域中进行梯度运算。不同的 NR-IQA 模型可能导致不同的增强图像，最终需要经过感知测试。这为在合成分析框架内比较 NR-IQA 模型提供了一种新的计算方法。与传统基于相关性的度量方法相比，我们的方法在感知优化的背景下提供了互补的洞察力，用于评估竞争的 NR-IQA 模型的相对优点和缺陷。

    Mar, 2024

  • 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