論文の概要: Quantifying Visual Image Quality: A Bayesian View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00195v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 09:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:57:19.159887
• Title: Quantifying Visual Image Quality: A Bayesian View
• Title（参考訳）: 画像品質の定量化:ベイズ的視点
• Authors: Zhengfang Duanmu, Wentao Liu, Zhongling Wang, Zhou Wang
• Abstract要約: 画像品質評価(IQA)モデルは、人間の観察者による視覚画像と知覚品質の定量的な関係を確立することを目的としている。 IQAモデリングは視覚科学と工学の実践の間に特別なブリッジングの役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.494753153095587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image quality assessment (IQA) models aim to establish a quantitative relationship between visual images and their perceptual quality by human observers. IQA modeling plays a special bridging role between vision science and engineering practice, both as a test-bed for vision theories and computational biovision models, and as a powerful tool that could potentially make profound impact on a broad range of image processing, computer vision, and computer graphics applications, for design, optimization, and evaluation purposes. IQA research has enjoyed an accelerated growth in the past two decades. Here we present an overview of IQA methods from a Bayesian perspective, with the goals of unifying a wide spectrum of IQA approaches under a common framework and providing useful references to fundamental concepts accessible to vision scientists and image processing practitioners. We discuss the implications of the successes and limitations of modern IQA methods for biological vision and the prospect for vision science to inform the design of future artificial vision systems.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)モデルは、人間の観察者による視覚画像と知覚品質の定量的な関係を確立することを目的としている。 IQAモデリングは、ビジョン理論と計算バイオビジョンモデルのためのテストベッドとして、そして設計、最適化、評価のために幅広い画像処理、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスアプリケーションに大きな影響を与える可能性のある強力なツールとして、ビジョンサイエンスとエンジニアリングの実践の間で特別な橋渡しの役割を担っている。 IQAの研究は過去20年で急速に成長している。 ここでは,共通の枠組みの下で幅広い iqa アプローチを統一し,視覚科学者や画像処理実践者がアクセス可能な基本的な概念への有用な参照を提供することを目的として,ベイズの視点から iqa 手法の概要を示す。 本稿では,生物視覚における現代IQA法の成功と限界と,将来的な人工視覚システムの設計を視覚科学に伝える可能性について論じる。

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