基于区域差分信息熵的图像复原质量评价

随着图像复原模型的发展,特别是那些基于对抗损失和感知损失的模型,图像的细节纹理部分正被更自然地复原。然而,这些复原图像在细节纹理上与参考图像相似但不相同。使用传统图像质量评价方法时,主观感知质量较好的结果往往在客观评分中得分较低。评价方法存在主客观不一致的问题。本文提出一种用于图像质量评价的区域差分信息熵(RDIE)方法以解决该问题。该方法能更好地评价相似但不相同的纹理细节,并与感知质量达成良好一致。利用神经网络重构信息熵计算过程,提升了运算的速度与效率。使用本研究图像质量评价数据集和PIPAL数据集进行的实验表明,与其他图像质量评价指标相比,所提RDIE方法与人均意见分高度一致,证明RDIE能更好地量化图像的感知质量。