中心强调的视觉显著性与基于对比度的全参考图像质量指标
计算机视觉与模式识别
2019-02-27 v3
摘要
在当前多媒体密集的世界中，客观图像质量评价（IQA）至关重要，以便以接近人类的能力评估图像的视觉质量。许多参数如颜色强度、结构、锐度、对比度、物体存在等吸引人类对图像的注意。心理学视觉研究表明，人类视觉偏向于图像和显示屏的中心区域。因此，若中心部分含有任何视觉显著信息，它会更吸引人类注意，且该部分的任何失真比其他部分更易被察觉。据我们所知，以往的 IQA 方法未考虑这一事实。在本文中，我们提出一种使用视觉显著性与对比度的全参考图像质量评价（FR-IQA）方法；然而，我们通过提高该区域相似性图的灵敏度来额外关注中心。我们在当前多数 IQA 研究者使用的大规模流行基准数据库（TID2008、CSIQ 和 LIVE）上评估了我们的方法，共含 3345 张失真图像与 28 种不同失真类型。我们的方法与 13 种最先进方法进行比较。该比较揭示了我们的方法与人类评价值更强的相关性。质量预测分数在失真特定与失真无关情形下均一致。此外，更快的处理使其适用于任何实时应用。MATLAB 代码已公开用于测试算法，可在 http://layek.khu.ac.kr/CEQI 在线获取。
引用
@article{arxiv.1812.11163,
title = {Center Emphasized Visual Saliency and a Contrast-based Full Reference Image Quality Index},
author = {Md Abu Layek and Sanjida Afroz and TaeChoong Chung and Eui-Nam Huh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.11163},
year = {2019}
}
备注
This work was supported by Institute for Information & communications Technology Promotion(IITP) grant funded by the Korea government(MSIT) (No.2017-0-00294, Service mobility support distributed cloud technology)