无视视口的盲全景图像质量评估：一种灵活且有效的范式
计算机视觉与模式识别
2025-03-11 v1
摘要
现有的多数盲全景图像质量评估（BOIQA）模型依赖于通过建模用户观看行为生成视口，或将全景图像转换为不同格式；然而，这些方法要么计算成本高昂，要么可扩展性较差。为了解决这些问题，本文提出了一种灵活且有效的范式，该范式无视视口，且可轻松适配二维平面图像质量评估（2D-IQA）。具体而言，所提出的 BOIQA 模型包含一个自适应先验赤道采样模块，用于以分辨率无关的方式从等距柱状投影（ERP）图像中提取图像块序列；一个渐进的形变无感知特征融合模块，能够以免疫形变的方式捕获逐块的质量退化；以及一个局部到全局的质量聚合模块，用于自适应地将局部感知映射至全局质量。在四个 OIQA 数据库（包含均匀失真和非均匀失真的全景图像）上的大量实验表明，所提出的模型在低复杂度下取得了与其他 SOTA 模型相当的竞争性能，并且我们还验证了其对 2D-IQA 的自适应能力。
引用
@article{arxiv.2503.06129,
title = {Viewport-Unaware Blind Omnidirectional Image Quality Assessment: A Flexible and Effective Paradigm},
author = {Jiebin Yan and Kangcheng Wu and Junjie Chen and Ziwen Tan and Yuming Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.06129},
year = {2025}
}