論文の概要: A Shift-insensitive Full Reference Image Quality Assessment Model Based
on Quadratic Sum of Gradient Magnitude and LOG signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11525v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 17:41:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:21:07.931651
- Title: A Shift-insensitive Full Reference Image Quality Assessment Model Based
on Quadratic Sum of Gradient Magnitude and LOG signals
- Title（参考訳）: 勾配等級とログ信号の2次和に基づくシフト非感受性フルリファレンス画像品質評価モデル
- Authors: Congmin Chen, Xuanqin Mou
- Abstract要約: 本研究では,GMとLOG信号の2次和を用いたFR-IQAモデルを提案する。
実験の結果,提案モデルは3つの大規模主観的IQAデータベース上で堅牢に動作することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0736273644584715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image quality assessment that aims at estimating the subject quality of
images, builds models to evaluate the perceptual quality of the image in
different applications. Based on the fact that the human visual system (HVS) is
highly sensitive to structural information, the edge information extraction is
widely applied in different IQA metrics. According to previous studies, the
image gradient magnitude (GM) and the Laplacian of Gaussian (LOG) operator are
two efficient structural features in IQA tasks. However, most of the IQA
metrics achieve good performance only when the distorted image is totally
registered with the reference image, but fail to perform on images with small
translations. In this paper, we propose an FR-IQA model with the quadratic sum
of the GM and the LOG signals, which obtains good performance in image quality
estimation considering shift-insensitive property for not well-registered
reference and distortion image pairs. Experimental results show that the
proposed model works robustly on three large scale subjective IQA databases
which contain a variety of distortion types and levels, and stays in the
state-of-the-art FR-IQA models no matter for single distortion type or across
whole database. Furthermore, we validated that the proposed metric performs
better with shift-insensitive property compared with the CW-SSIM metric that is
considered to be shift-insensitive IQA so far. Meanwhile, the proposed model is
much simple than the CW-SSIM, which is efficient for applications.
- Abstract（参考訳）: 画像の主観的品質を推定することを目的とした画質評価を行い、異なるアプリケーションで画像の知覚的品質を評価するモデルを構築する。
ヒト視覚システム(HVS)が構造情報に非常に敏感であるという事実に基づいて、エッジ情報抽出は様々なIQAメトリクスに広く適用されている。
これまでの研究では、画像勾配等級(GM)とガウス作用素(LOG)は、IQAタスクにおける2つの効率的な構造的特徴である。
しかし、IQAの指標のほとんどは、歪んだ画像が参照画像に完全に登録されている場合にのみ優れた性能を発揮するが、小さい翻訳で画像上では実行できない。
本稿では,GMとLOG信号の2次和を持つFR-IQAモデルを提案する。
実験結果から,提案モデルは,様々な歪みタイプとレベルを含む3つの大規模主観型IQAデータベース上で頑健に動作し,単一の歪みタイプやデータベース全体に関係なく,最先端のFR-IQAモデルに留まっていることがわかった。
さらに, 従来のIQAのCW-SSIM測定値と比較して, シフト非感受性特性が良好であることを確認した。
一方,提案手法はアプリケーションに効率的なCW-SSIMよりもはるかに単純である。
関連論文リスト
- M3-AGIQA: Multimodal, Multi-Round, Multi-Aspect AI-Generated Image Quality Assessment [65.3860007085689]
M3-AGIQAは、AGIの品質評価のための包括的なフレームワークである。
中間画像記述を生成する構造付きマルチラウンド評価機構を含む。
複数のベンチマークデータセットで実施された実験は、M3-AGIQAが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-21T03:05:45Z) - Sliced Maximal Information Coefficient: A Training-Free Approach for Image Quality Assessment Enhancement [12.628718661568048]
我々は,人間の品質評価の過程を模倣する,一般化された視覚的注意度推定戦略を検討することを目的とする。
特に、劣化画像と参照画像の統計的依存性を測定することによって、人間の注意生成をモデル化する。
既存のIQAモデルのアテンションモジュールを組み込んだ場合、既存のIQAモデルの性能を一貫して改善できることを示す実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T11:55:32Z) - Adaptive Image Quality Assessment via Teaching Large Multimodal Model to Compare [99.57567498494448]
我々はLMMに基づくノン参照IQAモデルであるCompare2Scoreを紹介する。
トレーニング中、同じIQAデータセットの画像を比較することで、スケールアップ比較命令を生成する。
9つのIQAデータセットの実験により、Compare2Scoreは、トレーニング中にテキスト定義の比較レベルを効果的にブリッジすることを確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:26:09Z) - Descriptive Image Quality Assessment in the Wild [25.503311093471076]
VLMに基づく画像品質評価(IQA)は、画像品質を言語的に記述し、人間の表現に合わせることを目指している。
野生における画像品質評価(DepictQA-Wild)について紹介する。
本手法は,評価タスクと比較タスク,簡潔かつ詳細な応答,完全参照,非参照シナリオを含む多機能IQAタスクパラダイムを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T07:49:15Z) - Cross-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment [3.2287957986061038]
本稿では,視覚変換器(ViT)モデルに基づく非参照画像品質評価(NR-IQA)手法を提案する。
提案手法は,ラベルのない画像データから画像品質の特徴を学習することができる。
実験結果から,Cross-IQAは低周波劣化情報の評価において最先端の性能が得られることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T13:35:51Z) - Reference-Free Image Quality Metric for Degradation and Reconstruction Artifacts [2.5282283486446753]
品質要因予測器(QF)と呼ばれる基準のない品質評価ネットワークを開発する。
我々のQF予測器は7層からなる軽量で完全な畳み込みネットワークである。
JPEG圧縮画像パッチを入力としてランダムQFを受信し、対応するQFを正確に予測するように訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-01T22:28:18Z) - Large Multi-modality Model Assisted AI-Generated Image Quality Assessment [53.182136445844904]
本稿では,AI生成画像品質評価モデル(MA-AGIQA)を提案する。
セマンティックインフォームドガイダンスを使用して意味情報を感知し、慎重に設計されたテキストプロンプトを通してセマンティックベクターを抽出する。
最先端のパフォーマンスを実現し、AI生成画像の品質を評価する上で優れた一般化能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-27T02:40:36Z) - Comparison of No-Reference Image Quality Models via MAP Estimation in
Diffusion Latents [99.19391983670569]
NR-IQAモデルは、画像強調のための最大後部推定(MAP)フレームワークにプラグイン可能であることを示す。
異なるNR-IQAモデルは異なる拡張イメージを誘導し、最終的には精神物理学的なテストを受ける。
これにより, NR-IQAモデルの比較を行う新たな計算手法が提案される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:35:41Z) - Transformer-based No-Reference Image Quality Assessment via Supervised
Contrastive Learning [36.695247860715874]
本稿では,新しいコントラスト学習 (Contrastive Learning, SCL) と NR-IQA モデル SaTQA を提案する。
まず、SCLによる大規模合成データセット上にモデルをトレーニングし、様々な歪みタイプとレベルの画像の劣化特徴を抽出する。
画像から歪み情報を抽出するために,CNNインダクティブバイアスとTransformerの長期依存性モデリング機能を組み合わせることで,マルチストリームブロック(MSB)を組み込んだバックボーンネットワークを提案する。
7つの標準IQAデータセットの実験結果から、SaTQAは合成データセットと認証データセットの両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:01:41Z) - Adaptive Feature Selection for No-Reference Image Quality Assessment by Mitigating Semantic Noise Sensitivity [55.399230250413986]
上流タスクから有害なセマンティックノイズを除去するためのQFM-IQM(Quality-Aware Feature Matching IQA Metric)を提案する。
提案手法は,8つの標準IQAデータセット上での最先端NR-IQA法よりも優れた性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T06:50:27Z) - Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.51379676690971]
本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:23:00Z) - MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment [73.55944459902041]
本稿では,深層メタラーニングに基づく非参照IQA尺度を提案する。
まず、様々な歪みに対してNR-IQAタスクを収集する。
次にメタラーニングを用いて、多彩な歪みによって共有される事前知識を学習する。
大規模な実験により、提案された計量は最先端の技術を大きなマージンで上回ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T23:36:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。