盲全景图像质量评估中退化建模的计算分析
计算机视觉与模式识别
2025-03-06 v1
摘要
盲全景图像质量评估（BPIQA）近期给视觉质量领域带来了新挑战，源于沉浸式内容与人类行为之间的复杂交互。尽管已有大量工作从心理物理实验和性能驱动的客观算法两方面推动 BPIQA 的发展，但这些封闭集合中有限的样本和有限的内容不可避免地导致结论不稳定，从而阻碍 BPIQA 的发展，我们称之为简单数据库问题。在本文中，我们对 BPIQA 中的退化建模进行了充分的计算分析，以彻底探索简单数据库问题，其中我们通过考察 BPIQA 与盲图像质量评估（BIQA）之间的差距、BPIQA 模型中特定设计的必要性以及 BPIQA 模型的泛化能力，精心设计了三种类型的实验。通过大量实验，我们发现简单数据库缩小了 BPIQA 与 BIQA 模型之间的性能差距，这不利于 BPIQA 的发展。并且简单数据库使 BPIQA 模型接近饱和，因此相关特定设计的有效性无法得到良好验证。此外，在我们近期提出的具有复杂退化的数据库上训练的 BPIQA 模型展现出更好的泛化能力。因此，我们认为需要从主观和客观两个方面投入更多努力来推动 BPIQA 的发展。
引用
@article{arxiv.2503.03255,
title = {Computational Analysis of Degradation Modeling in Blind Panoramic Image Quality Assessment},
author = {Jiebin Yan and Ziwen Tan and Jiale Rao and Lei Wu and Yifan Zuo and Yuming Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03255},
year = {2025}
}