面向超分辨率视频质量评估的时间不一致性引导
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v2 多媒体
图像与视频处理
摘要
由于超分辨率(SR)技术引入了与传统退化过程(如压缩)根本不同的独特失真，对专门针对SR生成内容的视频质量评估(VQA)方法的需求日益增长。影响感知质量的一个关键因素是时间不一致性，即连续帧之间的不规则性。然而，现有的VQA方法很少量化这一现象或明确研究其与人类感知的关系。此外，SR视频因增强过程而表现出放大的不一致性水平。在本文中，我们提出了\textit{面向超分辨率视频质量评估的时间不一致性引导(TIG-SVQA)}，强调了时间不一致性在指导SR视频质量评估中的关键作用。我们首先设计了一种面向感知的方法来量化逐帧的时间不一致性。基于此，我们引入了不一致性突出空间模块，该模块在粗尺度和细尺度上定位不一致区域。受人类视觉系统的启发，我们进一步开发了不一致性引导时间模块，执行渐进式时间特征聚合：(1) 一致性感知融合阶段，其中视觉记忆容量块根据不一致性水平自适应地确定每个时间片段的信息负载；(2) 信息过滤阶段，用于强调与质量相关的特征。在单帧和多帧SR视频场景上的大量实验表明，我们的方法显著优于最先进的VQA方法。代码公开于https://github.com/Lighting-YXLI/TIG-SVQA-main。
引用
@article{arxiv.2412.18933,
title = {Temporal Inconsistency Guidance for Super-resolution Video Quality Assessment},
author = {Yixiao Li and Xiaoyuan Yang and Weide Liu and Xin Jin and Xu Jia and Yukun Lai and Paul L Rosin and Haotao Liu and Wei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.18933},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 10 figures, AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE(AAAI-26)