基于无参考模型观察者的太赫兹安防图像质量评估
计算机视觉与模式识别
2017-10-04 v2
摘要
为给开发面向THz安防图像的目标图像质量评估（IQA）算法提供可能，我们构建了THz安防图像数据库（THSID），共包含181幅分辨率为127*380的THz安防图像。首先分析了THz安防图像中的主要失真类型，以设计主观评价标准来获取平均意见分数（mean opinion scores）。随后，执行了现有的无参考IQA算法用于评估THz安防图像质量，其中包括5种意见感知（opinion-aware）方法，即NFERM、GMLF、DIIVINE、BRISQUE和BLIINDS2，以及8种意见无感知（opinion-unaware）方法，即QAC、SISBLIM、NIQE、FISBLIM、CPBD、S3和Fish_bb。统计结果表明，在评估THz图像质量时，Fish_bb优于其他被测IQA方法，其PLCC（SROCC）值为0.8925（-0.8706），RMSE值为0.3993。线性回归分析和Bland-Altman图进一步验证了Fish__bb可替代主观IQA。然而，对于THz安防图像的分类，我们倾向于使用S3作为THz安防图像等级排序的准则，因为在将劣质THz图像质量误分类为可接受类别时其假阳性率相对较低（24.69%）。有趣的是，由于THz图像的特殊性质，平均像素强度比上述复杂IQA算法表现更佳，其PLCC、SROCC和RMSE分别为0.9001、-0.8800和0.3857。本研究将帮助研究人员或安保人员等用户获取高质量的THz安防图像。目前，我们的研究小组正试图使该研究更加全面。
引用
@article{arxiv.1707.03574,
title = {Terahertz Security Image Quality Assessment by No-reference Model Observers},
author = {Menghan Hu and Xiongkuo Min and Guangtao Zhai and Wenhan Zhu and Yucheng Zhu and Zhaodi Wang and Xiaokang Yang and Guang Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03574},
year = {2017}
}
备注
13 pages, 8 figures, 4 tables