Dec, 2023

自适应特征选择在无参考图像质量评估中的应用：对比缓解语义噪声敏感性

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TL;DR使用对比学习方法的质量感知特征匹配图像质量评估度量 (QFM-IQM)，通过对具有相似语义特征但质量得分不同的图像对进行比较，以自适应地调整上游任务的特征，移除有害特征并通过蒸馏方法提高模型的泛化能力，在 8 个标准 NR-IQA 数据集上实现了优越的性能。
no-reference image quality assessmentfeature extractionquality-aware feature matching iqa metriccontrastive learningdistillation framework
发现论文，激发创造
  • 少即是多：利用无参考图像质量评估学习参考知识

    提出了一种基于非对齐参考图像学习比较性知识的新框架来解决无参考图像质量评估的先天缺陷，并改进了特征提取框架以表达更丰富的质量信息，并在 8 个标准无参考图像质量评估数据集上展现了超越最先进方法的卓越性能。

    Dec, 2023

  • 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

  • 用于无参考和全参考图像质量评估的深度神经网络

    本文提出了一种基于深度神经网络的图像质量评估方法，通过数据驱动的方式完成特征提取、回归等过程，与现有的图像质量评估方法相比，在全参考和无参考情况下表现都更好，且不依赖手工特征或人眼视觉系统和图像统计学知识。

    Dec, 2016

  • 适用于数据高效、无参考图像质量评估的学习通用感知表示

    无参考图像质量评估中，无监督学习的质量表示具有广泛的扭曲捕捉能力，并通过视觉语言模型提取高层次的图像质量信息，将这两组特征结合训练简单回归器有效预测质量，并展示了这些特征在数据有效和零样本情况下的优越性能。

    Dec, 2023

  • RankIQA：基于排序学习的无参考图像质量评价

    本文提出了一种从排名中学习的无参考图像质量评估方法（RankIQA）。采用合成的失真图像来训练 Siamese 网络，以排名的方式对图像质量进行评估，从而实现自动生成无需人工标注。通过微调，将训练有素的 Siamese 网络的知识转移至传统的 CNN，通过一次正向传递可以显著提高效率，并在 TID2013 基准测试中将结果提高了超过 5%。此外，在 LIVE 基准测试中，该方法也优于现有的 NR-IQA 技术，并在全参考 IQA（FR-IQA）方法中甚至超过现有技术，无需使用高质量的参考图像进行推断。

    Jul, 2017

  • 使用大数据学习增强图像的无参考质量评估模型

    本文研究了通过机器学习进行图像质量评估和增强的问题，并开发了一个新的无参考图像质量评估模型和一个基于质量优化的强大的图像增强框架。

    Apr, 2019

  • MetaIQA: 无参考图像质量评估的深度元学习

    本文提出了一种基于深度元学习的无参考图像质量评估指标，通过收集多种失真的图像任务，在元学习的基础上，学习人类评估图像质量时所共享的元知识，以适应未知的失真，进而优化质量先验模型，进行目标无参考图像质量评估，结果表明这种方法优于现有技术，并且所学习的元模型还可轻松推广到真实 - world 应用中。

    Apr, 2020

  • 基于扩散模型的图像补偿引导和视觉差异分析方法用于无参考图像质量评估

    使用扩散模型进行无参考图像质量评估的研究，开发了新的扩散恢复网络以及两个视觉评估分支，实验证明该模型在无参考图像质量评估中优于现有方法。

    Feb, 2024

  • 基于 Transformer、相对排名和自一致性的无参考图像质量评估

    提出了一种新颖的模型，它通过卷积神经网络和 Transformers 中的自我关注机制，从输入图像中提取局部和非局部特征来解决无参考图像质量评估（NR-IQA）任务，同时提供自我一致性作为一个自我监督信号来提高模型的鲁棒性。经过在七个标准 IQA 数据集上的测试，证明了该模型达到了各种数据集上的最先进成果。

    Aug, 2021

  • 交叉 IQA: 无监督学习图像质量评估

    提出了一种基于 Vision Transformer (ViT) 模型的无参考图像质量评估 (NR-IQA) 方法 Cross-IQA，可以从无标签图像数据中学习图像质量特征，并利用预训练的编码器进行线性回归模型的微调，实现了对图像的低频降级信息（如颜色变化、模糊等）的先进性能评估。

    May, 2024