图像去噪视觉质量指标的统计评估
计算机视觉与模式识别
2017-11-03 v1
摘要
本文研究去噪图像的全参考视觉质量评估问题，特别关注低对比度及噪声状纹理图像。此类图像在去噪及噪声去除过程中常伴随图像细节丢失或平滑。我们构建了一个新的测试图像数据库 FLT，包含 75 幅无噪声“参考”图像与 300 幅滤波后（“失真”）图像。每幅参考图像被加性白高斯噪声污染后，由 BM3D 滤波器以四个不同阈值参数值（四级噪声抑制）去噪。在对失真图像进行感知质量评估后，获得平均意见得分（MOS）并与已知全参考质量指标值比较。结果表明，PSNR 值与 MOS 之间的斯皮尔曼等级相关系数（SROCC）接近于零，且已知全参考图像视觉质量指标值与 MOS 的 SROCC 不超过 0.82（由本文提出的新视觉质量指标达到）。FLT 数据集比早先用于图像去噪视觉质量评估的数据集更为复杂，因而可有效用于设计新的图像去噪视觉质量指标。
引用
@article{arxiv.1711.00693,
title = {Statistical evaluation of visual quality metrics for image denoising},
author = {Karen Egiazarian and Mykola Ponomarenko and Vladimir Lukin and Oleg Ieremeiem},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00693},
year = {2017}
}
备注
Submitted to ICASSP 2018