统一且通用的视角不敏感盲式全景图像质量评估方法
计算机视觉与模式识别
2026-04-28 v1 人工智能
摘要
盲式全景图像质量评估（BOIQA）因不同的存储格式和多样化的用户观看行为，给视觉质量评估社区带来了很大的挑战。BOIQA 模型的主要范例包括两个步骤，即视角生成和质量预测，这带来了额外的计算负担，并且难以推广到其他视觉内容（例如 2D 平面图像）。因此，本文尝试解决上述问题。首先，我们通过实验发现，BOIQA 可以表述为盲式（2D 平面）图像质量评估（BIQA）问题，即第一个步骤——视角生成——不再需要，这有助于缩小 BOIQA 与 BIQA 之间的自然鸿沟。随后，我们提出了一种新的 BOIQA 方法，该方法具有三个优势：无视角依赖——接受以常用等距投影格式存储的全景图像作为输入，而无需任何转换；统一——可 également应用于 BIQA；普适——对其他竞争方法具有更好的推广性。最后，我们通过保留测试、跨数据库验证以及众所周知的 gMAD 竞赛验证了其前景。
引用
@article{arxiv.2604.23953,
title = {Viewport-Unaware Blind Omnidirectional Image Quality Assessment: A Unified and Generalized Approach},
author = {Jiebin Yan and Kangcheng Wu and Jingwen Hou and Jiayu Zhang and Pengfei Chen and Yuming Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.23953},
year = {2026}
}