扫描文档中栅格图像的视觉质量评估方法
图像与视频处理
2023-07-26 v1
摘要
图像质量评估（IQA）是图像处理领域的活跃研究方向。多数已有工作关注相机拍摄的自然图像的视觉质量。本文探讨扫描文档的视觉质量，聚焦于栅格图像区域。与许多旨在估计视觉质量分数的现有工作不同，我们提出一种基于机器学习的分类方法，以判定给定分辨率设置下扫描栅格图像的视觉质量是否可接受。我们开展了一项心理物理学研究，基于人类受试者评分确定不同图像分辨率下的可接受性，并将其作为真值训练机器学习模型。然而，该数据集是不平衡的，因为大多数图像被评为视觉可接受。为解决数据不平衡问题，我们引入若干噪声模型来模拟扫描过程中图像质量的退化。结果表明，通过在训练中包含增强数据，可显著提升分类器判定给定分辨率下扫描文档中栅格图像视觉质量是否可接受的性能。
引用
@article{arxiv.2307.13241,
title = {A Visual Quality Assessment Method for Raster Images in Scanned Document},
author = {Justin Yang and Peter Bauer and Todd Harris and Changhyung Lee and Hyeon Seok Seo and Jan P Allebach and Fengqing Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.13241},
year = {2023}
}