弥合图像超分辨率评估中的感知差距
计算机视觉与模式识别
2026-03-24 v3
摘要
随着超分辨率（SR）技术的进步，我们观察到近期 SR 研究中对评估指标的不信任日益增加。某些评估标准与人类感知偏好之间经常出现不一致。尽管当前的 SR 研究采用不同的指标来评估 SR 性能，但这些指标的实际鲁棒性和可靠性仍有待深入探索。为了弥合这一差距，我们对广泛使用的图像质量指标进行了全面分析，检验了它们在评估 SOTA SR 模型时与人类感知的一致性。我们表明，某些指标与人类偏好仅表现出有限甚至负相关性。我们进一步指出了 SR 评估中固有的几个挑战，这些挑战损害了全参考（FR）和无参考（NR）图像质量评估（IQA）框架的有效性。为了解决这些问题，我们提出了一种简单而有效的相对质量指数（RQI）框架，用于评估图像对之间的相对质量差异。我们的框架能够轻松集成到现有的 IQA 指标中，并在 SR 评估中取得显著改进。此外，它还可以作为 SR 模型有价值的训练指导，使其能够在保持结构保真度的同时生成具有更真实细节的图像。
引用
@article{arxiv.2503.13074,
title = {Bridging the Perception Gap in Image Super-Resolution Evaluation},
author = {Shaolin Su and Josep M. Rocafort and Danna Xue and David Serrano-Lozano and Lei Sun and Javier Vazquez-Corral},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13074},
year = {2026}
}
备注
Accepted to CVPR 2026