MDIQA：面向多维评估与恢复的统一图像质量评估框架
计算机视觉与模式识别
2025-08-26 v1 图像与视频处理
摘要
近期图像质量评估(IQA)的进展得益于复杂的深度神经网络设计，显著提升了接近人类感知的能力。然而，大多数现有方法专注于拟合整体得分，忽视了人类通常在形成整体质量评估前会从不同维度评估图像质量的事实。为克服此问题，我们提出一种多维图像质量评估(MDIQA)框架。具体而言，我们在多个感知维度上建模图像质量，包括五个技术维度和四个审美维度，以捕捉人类视觉感知的多面性。MDIQA的每个分支最初在独立维度的指导下进行训练，随后将各分支特征融合以生成最终IQA得分。此外，当MDIQA模型就绪后，可用于灵活训练图像恢复(IR)模型，使恢复结果能通过调整感知维度权重来更好地对齐不同用户的偏好。广泛的实验表明，MDIQA表现出色，可有效且灵活地应用于图像恢复任务。代码已公开：https://github.com/YaoShunyu19/MDIQA。
引用
@article{arxiv.2508.16887,
title = {MDIQA: Unified Image Quality Assessment for Multi-dimensional Evaluation and Restoration},
author = {Shunyu Yao and Ming Liu and Zhilu Zhang and Zhaolin Wan and Zhilong Ji and Jinfeng Bai and Wangmeng Zuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16887},
year = {2025}
}