重建背景图像的全参考客观质量评估
计算机视觉与模式识别
2018-04-13 v2
摘要
随着对干净背景图像需求的应用日益增多,如视频监控、目标跟踪、街景成像和基于网络的地图位置服务,多种从杂乱场景重建背景图像的算法已被开发。传统上,统计度量和现有图像质量技术被用于评估重建背景图像的质量。尽管这些质量评估方法过去被广泛使用,但它们在评估重建背景图像感知质量方面的性能尚未得到验证。在本工作中,我们讨论了现有指标的不足,并提出了一种全参考重建背景图像质量指数(RBQI),该指数利用概率求和模型在多尺度上结合颜色和结构性信息,以在给定参考图像的情况下预测重建背景图像中的感知质量。为了将所提质量指数与现有图像质量评估方法的性能进行比较,我们构建了两个不同的数据集,包含重建背景图像及相应的主观评分。通过将这些质量评估方法的客观分数与人类主观评分相关联来进行评估。相关性结果表明,所提出的RBQI优于所有现有方法。此外,所构建的数据集及相应主观评分为评估未来用于评价重建背景图像感知质量的指标提供了基准。
引用
@article{arxiv.1803.04103,
title = {Full Reference Objective Quality Assessment for Reconstructed Background Images},
author = {Aditee Shrotre and Lina Karam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04103},
year = {2018}
}
备注
Associated source code: https://github.com/ashrotre/RBQI, Associated Database: https://drive.google.com/drive/folders/1bg8YRPIBcxpKIF9BIPisULPBPcA5x-Bk?usp=sharing (Email for permissions at: ashrotre<at>asu<dot>edu)