Feb, 2024

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

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TL;DR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。
free-energy guidedno-reference image quality assessmentdiffusion modelhigh-level feature informationvisual evaluation branches
发现论文，激发创造
  • GenzIQA：使用提示引导的潜在扩散模型进行通用图像质量评估

    通过理解可学习的质量感知文本提示与图像之间的对齐程度，我们利用潜在扩散模型的降噪过程对广义图像质量评估进行了改进。

    Jun, 2024

  • 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

    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。

    Dec, 2023

  • 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

  • 盲图像质量评估的特征去噪扩散模型

    探索了针对盲目图像质量评估 (BIQA) 的扩散模型的感知特征扩散图像质量评估 (PFD-IQA) 方法，提出了一个感知先验发现和聚合模块和一个基于感知先验的特征细化策略来消除质量感知特征中的噪声，该方法在八个标准 BIQA 数据集上进行的实验证明其优于现有方法，达到了 0.935 和 0.922 的 PLCC 值。

    Jan, 2024

  • 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

  • DP-IQA：利用扩散先验进行野外盲图像质量评估

    基于扩散先验的盲目图像质量评估（DP-IQA）方法利用预训练扩散模型的先验知识，通过提取多级特征和解码来估计图像质量得分，实验结果表明我们的方法在各种自然图像数据集上取得了最先进的结果，并展示了我们方法在全局建模和利用扩散的层次特征线索评估图像质量方面的优越性。

    May, 2024

  • 基于知识蒸馏的内容相关参考图像质量评估

    本文提出了一种基于知识蒸馏的内容变异参考方法（CVRKD-IQA），通过使用不对齐的高质量图像引入各种先验分布，并通过知识蒸馏从全参照教师向 NAR 学生传输更多的高质量 - 低质量分布差异信息，从而实现更好的图像质量评估。

    Feb, 2022

  • 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

  • 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

  • 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