Mar, 2024

PICNIQ：自然图像质量评估的两两比较

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TL;DR本文介绍了 PICNIQ，一种创新的成对比较框架，通过强调相对而非绝对质量评估，克服传统盲图像质量评估方法的局限性。PICNIQ 利用精心设计的深度学习架构、特定的损失函数和稀疏比较设置的训练策略实现了成对图像的质量差异评估，并通过心理测量缩放算法（如 TrueSkill）将成对比较转化为可解释的图像质量评分。通过使用 PIQ23 数据集中的比较矩阵进行广泛的实验分析，我们展示了 PICNIQ 在现有模型上的卓越性能，凸显了其在盲图像质量评估领域中树立新的标准的潜力。
发现论文，激发创造
  • dipIQ：通过学习排名可区分的图像对进行盲图像质量评估

    本文介绍了一种利用大规模图像数据库和学习排名算法的无意见学习盲图像质量评估模型的方法，并成功提出了新的质量推断指数 dipIQ 和 dilIQ。在四个基准图像质量数据库上的实验证明，dipIQ 在精度和鲁棒性方面的优势，相较于现有方法已达到了最佳水平。

    Apr, 2019

  • 盲目图像质量评估的排序学习

    本文提出一种新的方法，利用偏好图片对来训练盲图像质量评估模型，这些偏好标签可在很低的成本下产生，实验表明该方法具有良好的性能且易于扩展。

    Sep, 2013

  • 在实验室和野外学习盲目评估图像质量

    通过多个畸变场景下的图像数据库训练，我们提出的盲视觉质量评估深度网络模型可以有效地在实验室和野外进行盲目评估，比以前的方法具有更高的评估精度。

    Jul, 2019

  • 一份人像图像质量评估数据集

    该研究介绍了一个人像特定的图像质量评估数据集 PIQ23，其使用配对比较的方法由多位专家对三个特定属性进行注释，在深入的统计分析后，证明了语义信息可以用于提高图像质量评估的预测。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 盲图像质量评估：简要调查

    本综述对盲图像质量评估 (BIQA) 领域的最新发展和新兴趋势进行了全面分析和讨论，包括专注于特定畸变和通用方法的手工制作 BIQA、采用监督和无监督学习技术的深度学习 BIQA，以及考虑视觉与音频、视觉与文本模态之间相互作用的多模态质量评估方法。同时，还探讨了代表性的 BIQA 数据库，包括合成和真实畸变。我们相信，本综述对视觉质量社区的最新进展和新兴趋势提供了有价值的理解。

    Dec, 2023

  • 盲图像质量评估的质量感知预训练模型

    本文提出一种针对颗粒图像质量评估自我监督学习的预测任务方法，通过约束学习过程并设计质量感知对比损失，并基于改进的退化过程形成了一个约 $2 imes10^7$ 的退化空间。实验结果表明该方法显著提高了常见 BIQA 数据集上的性能。

    Mar, 2023

  • 一种基于概率的深度盲图像质量预测表征方法

    提出了一种新的概率图像质量表示方法（PQR），用于训练深度 BIQA 模型，该方法不仅可以加速深度模型训练的收敛，而且相对于标量质量得分回归方法，也可以极大地提高可实现的质量预测精度。

    Aug, 2017

  • 实验室和野外环境下的不确定性感知盲图像质量评估

    通过端到端优化特征工程和质量回归，盲目的图像质量评估（BIQA）模型的性能得到了显著提高。然而，由于实验室模拟的图像和野外拍摄的图像之间的分布偏移，仅在具有合成失真的数据库上训练的模型在处理现实失真方面仍然特别薄弱（反之亦然）。为应对跨失真场景的挑战，我们开发了一个 “统一” 的 BIQA 模型，并采用一种同时用于合成和真实失真的训练方法。

    May, 2020