图像的一半已足以进行质量评价
计算机视觉与模式识别
2023-11-07 v2
摘要
深度网络在图像质量评价(IQA)领域已展现出可喜成果。然而,关于 IQA 中深度模型如何运作的研究仍十分有限。本研究引入了一种用于 IQA 的新型位置掩码 transformer,并揭示了图像不同区域对整体质量的贡献。结果表明,图像的一半在决定图像质量时可能作用微小,而另一半则至关重要。我们将该观察扩展至其他若干基于 CNN 的 IQA 模型,发现一半图像区域可显著影响整体图像质量。为进一步加深理解,我们推导了三种语义度量(显著性、频率和目标性),并发现其与 IQA 中图像区域的重要性高度相关。
引用
@article{arxiv.2301.12891,
title = {Half of an image is enough for quality assessment},
author = {Junyong You and Yuan Lin and Jari Korhonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12891},
year = {2023}
}