两步预测编码图像质量是一种更优方法
图像与视频处理
2018-02-12 v2
摘要
全参考（FR）图像质量评价（IQA）模型假设一幅高质量“原始”图像作为参考，据以衡量感知图像质量。然而在许多应用中，参考图像为高质量的假设可能不成立，从而导致感知质量预测错误。为此，我们提出一种新的两步图像质量预测方法，将无参考（NR）与全参考的感知质量度量均整合进质量预测过程。无参考模块考虑了源（参考）图像可能不完美的质量，而全参考部分度量源图像与其可能进一步失真版本之间的质量差异。一个简单却极为高效的乘法步骤将这两类信息融合为一个可靠的客观预测分数。我们在一个近期构建的主观图像数据库上评估了我们的两步方法，相较全参考方法取得了突出性能，尤其在参考图像质量较低时。所提方法已公开于 https://github.com/xiangxuyu/2stepQA。
引用
@article{arxiv.1801.02016,
title = {Predicting Encoded Picture Quality in Two Steps is a Better Way},
author = {Xiangxu Yu and Christos G. Bampis and Praful Gupta and Alan C. Bovik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02016},
year = {2018}
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备注
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