一种基于细节的线性全参考图像质量预测方法
计算机视觉与模式识别
2018-01-25 v3
摘要
本文提出一种新颖的全参考方法用于图像质量评价，结合两个独立度量来衡量细节丢失与伪细节在感知上的不同影响。为此，受损图像的梯度被局部分解为原始梯度的预测版本加上梯度残差。假定细节衰减对应细节丢失，而梯度残差描述伪细节。结果表明，细节丢失的感知影响大致与位置 Fisher 信息损失呈线性，而伪细节的感知影响大致与信号到残差比的对数度量成正比。这两个度量的仿射组合形成了一个新指标，与大量图像损伤类别的经验差分平均意见得分（DMOS）强相关，这在三个独立的流行数据库上得到验证。该方法允许通过仿射变换将来自这些不同数据库的 DMOS 数据对齐并合并到通用 DMOS 尺度。出乎意料的是，DMOS 尺度设定可通过分析单张受加性噪声影响的图像实现。
引用
@article{arxiv.1709.03124,
title = {A Detail Based Method for Linear Full Reference Image Quality Prediction},
author = {Elio D. Di Claudio and Giovanni Jacovitti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03124},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 9 figures. Copyright notice: The paper has been accepted for publication on the IEEE Trans. on Image Processing on 19/09/2017 and the copyright has been transferred to the IEEE