使用堆叠的压缩图像质量评估
图像与视频处理
2024-02-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
众所周知，没有通用的图像质量评价指标。在这种情况下，特定失真的指标可能更可靠。图像压缩引入的伪影可以被视为各种失真的组合。根据图像内容的不同，这种组合可能不同。因此，泛化可以被视为压缩图像质量评估的主要挑战。在本方法中，采用堆叠来提供一种可靠的方法。所提出的IQA中同时使用了语义信息和低级信息来预测人类视觉系统。此外，聚合了全参考（FR）和无参考（NR）模型的结果，以改进所提出的用于压缩图像质量评估的全参考方法。在clic2024感知图像挑战赛的质量基准测试中达到了79.6%的准确率，这说明了所提出的基于融合的方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.00993,
title = {Compressed image quality assessment using stacking},
author = {S. Farhad Hosseini-Benvidi and Hossein Motamednia and Azadeh Mansouri and Mohammadreza Raei and Ahmad Mahmoudi-Aznaveh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.00993},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 4 figures