論文の概要: Image Super-Resolution Quality Assessment: Structural Fidelity Versus Statistical Naturalness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07139v1
• Date: Sat, 15 May 2021 04:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:23:24.027593
• Title: Image Super-Resolution Quality Assessment: Structural Fidelity Versus Statistical Naturalness
• Title（参考訳）: Image Super-Resolution Quality Assessment: Structure Fidelity Versus Statistical Naturalness
• Authors: Wei Zhou, Zhou Wang, Zhibo Chen
• Abstract要約: 単一画像スーパーリゾリューション(SISR)アルゴリズムは、低解像度(LR)のものと高リゾリューション(HR)画像を再構築する。 構造的忠実度と統計的自然度という2次元(2次元)空間におけるSISR生成画像の品質を評価する。 簡単な局所構造的忠実度とグローバルな統計的自然度測定の線形結合により、SISR画像の品質を驚くほど正確に予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.022063424485324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single image super-resolution (SISR) algorithms reconstruct high-resolution (HR) images with their low-resolution (LR) counterparts. It is desirable to develop image quality assessment (IQA) methods that can not only evaluate and compare SISR algorithms, but also guide their future development. In this paper, we assess the quality of SISR generated images in a two-dimensional (2D) space of structural fidelity versus statistical naturalness. This allows us to observe the behaviors of different SISR algorithms as a tradeoff in the 2D space. Specifically, SISR methods are traditionally designed to achieve high structural fidelity but often sacrifice statistical naturalness, while recent generative adversarial network (GAN) based algorithms tend to create more natural-looking results but lose significantly on structural fidelity. Furthermore, such a 2D evaluation can be easily fused to a scalar quality prediction. Interestingly, we find that a simple linear combination of a straightforward local structural fidelity and a global statistical naturalness measures produce surprisingly accurate predictions of SISR image quality when tested using public subject-rated SISR image datasets. Code of the proposed SFSN model is publicly available at \url{https://github.com/weizhou-geek/SFSN}.
• Abstract（参考訳）: 単一画像超解像(SISR)アルゴリズムは、高分解能(HR)画像を低分解能(LR)で再構成する。 画像品質評価(IQA)手法の開発は,SISRアルゴリズムの評価と比較だけでなく,今後の開発を導くことが望ましい。 本稿では,SISR生成画像の品質を,構造的忠実度と統計的自然性の2次元(2次元)空間で評価する。 これにより、2次元空間におけるトレードオフとして、異なるSISRアルゴリズムの挙動を観察できる。 具体的には、SISR法は伝統的に高い構造的忠実性を達成するために設計されているが、統計的自然性を犠牲にすることが多い。 さらに、このような2次元評価をスカラー品質予測に容易に融合させることができる。 興味深いことに,素直な局所的構造的忠実度とグローバル統計的自然性尺度の単純な線形結合により,一般のsisr画像データセットを用いてテストした場合のsisr画像品質の驚くほど正確な予測が得られている。 提案されたSFSNモデルのコードは \url{https://github.com/weizhou-geek/SFSN} で公開されている。

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