基于对比度增强的对比度失真图像无参考质量评价
计算机视觉与模式识别
2019-04-19 v1
摘要
无参考图像质量评价（NR-IQA）旨在无参考图像的情况下衡量图像质量。然而，当前 NR-IQA 研究中对比度失真被忽视。本文中，我们基于高对比度图像往往与其对比度增强图像更相似这一事实，提出了一种非常简单但有效的指标来预测对比度改变图像的质量。具体而言，我们首先通过直方图均衡化生成增强图像。然后，我们使用结构相似性指数（SSIM）计算原始图像与增强图像之间的相似性作为第一个特征。进一步，我们分别计算原始图像与增强图像之间基于直方图的熵与交叉熵，得到共 4 个特征。最后，我们学习一个回归模块来融合上述 5 个特征以推断质量分数。在四个公开数据库上的实验验证了所提技术的优越性与高效性。
引用
@article{arxiv.1904.08879,
title = {No-Reference Quality Assessment of Contrast-Distorted Images using Contrast Enhancement},
author = {Jia Yan and Jie Li and Xin Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08879},
year = {2019}
}
备注
Draft version