論文の概要: A survey on IQA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00347v1
- Date: Sun, 29 Aug 2021 10:52:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-02 21:16:05.188479
- Title: A survey on IQA
- Title（参考訳）: IQAに関する調査
- Authors: Lanjiang.Wang
- Abstract要約: 本稿では,画像品質評価と映像品質評価の概念と指標について概説する。
本報告では, 画像品質評価手法について概説し, 深層学習に基づく非参照画像品質評価手法に着目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image quality assessment(IQA) is of increasing importance for image-based
applications. Its purpose is to establish a model that can replace humans for
accurately evaluating image quality. According to whether the reference image
is complete and available, image quality evaluation can be divided into three
categories: full-reference(FR), reduced-reference(RR), and non-reference(NR)
image quality assessment. Due to the vigorous development of deep learning and
the widespread attention of researchers, several non-reference image quality
assessment methods based on deep learning have been proposed in recent years,
and some have exceeded the performance of reduced -reference or even
full-reference image quality assessment models. This article will review the
concepts and metrics of image quality assessment and also video quality
assessment, briefly introduce some methods of full-reference and semi-reference
image quality assessment, and focus on the non-reference image quality
assessment methods based on deep learning. Then introduce the commonly used
synthetic database and real-world database. Finally, summarize and present
challenges.
- Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)は、画像ベースアプリケーションにおいてますます重要になる。
その目的は、画像品質を正確に評価するための人間を置き換えるモデルを確立することである。
参照画像が完全で利用可能かどうかに応じて、画像品質評価は、フル参照(FR)、還元参照(RR)、非参照(NR)画像品質評価の3つのカテゴリに分けられる。
深層学習の活発な発展と研究者の注目により,近年,深層学習に基づく非参照画像品質評価手法がいくつか提案されている。
本稿では,画像品質評価と映像品質評価の概念と指標を概観するとともに,完全参照および半参照画像品質評価の手法を簡潔に紹介するとともに,ディープラーニングに基づく非参照画像品質評価手法に注目する。
次に、よく使われる合成データベースと実世界のデータベースを紹介する。
最後に、課題を要約し提示する。
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