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: 処理完了
- 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。
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