干噪声在视觉感知与图像质量测量中的作用

Arash Ashtari

干噪声在视觉感知与图像质量测量中的作用

图像与视频处理 2020-04-14 v1 计算机视觉与模式识别

作者: Arash Ashtari

摘要

本文考虑失真与含噪图像的无参考质量评估。具体而言，考虑可对任意给定图像进行评估的干噪声(stem noise)的一阶与二阶统计量。在图像质量评估(IQA)研究领域，干噪声被定义为自回归(AR)过程的输入，从中可恢复出图像的低能量去相关版本。为估计AR模型参数及相应的干噪声能量，采用Yule-walker方程，使得伴随的自相关函数(ACF)系数可作为图像重建的模型参数。为刻画系统性的信号依赖与信号独立失真，可在图像上估计干噪声的均值与方差。关键的是，本文表明这些统计量相对于人类图像质量评分具有预测效度。此外，在若干类图像失真下，干噪声统计量与既有图像质量度量显示出极显著的相关性。

关键词

图像质量评估干噪声自回归模型 Yule-walker方程人类感知无参考

引用

@article{arxiv.2004.05422,
  title  = {The Role of Stem Noise in Visual Perception and Image Quality Measurement},
  author = {Arash Ashtari},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05422},
  year   = {2020}
}

备注

16 pages,19 figures

干噪声在视觉感知与图像质量测量中的作用

摘要

关键词

引用

备注

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