論文の概要: UID2021: An Underwater Image Dataset for Evaluation of No-reference
Quality Assessment Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08813v1
- Date: Tue, 19 Apr 2022 11:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-20 14:42:54.311653
- Title: UID2021: An Underwater Image Dataset for Evaluation of No-reference
Quality Assessment Metrics
- Title（参考訳）: uid2021: 非参照品質評価指標評価のための水中画像データセット
- Authors: Guojia Hou, Yuxuan Li, Huan Yang, Kunqian Li, Zhenkuan Pan
- Abstract要約: 水中画像品質評価(UIQA)は水中の視覚知覚と画像/映像処理において重要である。
この問題に対処するため、非参照UIQAメトリクスを評価するために、UID 2021と呼ばれる大規模な水中画像データセットを構築した。
構築されたデータセットは、様々なソースから収集された60個の多重分解水中画像を含み、6つの一般的な水中シーンをカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.570496045891465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Achieving subjective and objective quality assessment of underwater images is
of high significance in underwater visual perception and image/video
processing. However, the development of underwater image quality assessment
(UIQA) is limited for the lack of comprehensive human subjective user study
with publicly available dataset and reliable objective UIQA metric. To address
this issue, we establish a large-scale underwater image dataset, dubbed
UID2021, for evaluating no-reference UIQA metrics. The constructed dataset
contains 60 multiply degraded underwater images collected from various sources,
covering six common underwater scenes (i.e. bluish scene, bluish-green scene,
greenish scene, hazy scene, low-light scene, and turbid scene), and their
corresponding 900 quality improved versions generated by employing fifteen
state-of-the-art underwater image enhancement and restoration algorithms. Mean
opinion scores (MOS) for UID2021 are also obtained by using the pair comparison
sorting method with 52 observers. Both in-air NR-IQA and underwater-specific
algorithms are tested on our constructed dataset to fairly compare the
performance and analyze their strengths and weaknesses. Our proposed UID2021
dataset enables ones to evaluate NR UIQA algorithms comprehensively and paves
the way for further research on UIQA. Our UID2021 will be a free download and
utilized for research purposes at: https://github.com/Hou-Guojia/UID2021.
- Abstract（参考訳）: 水中画像の主観的・客観的品質評価は、水中視覚知覚と画像/映像処理において重要である。
しかし, 水中画像品質評価(UIQA)の開発は, 一般公開データセットと信頼性の高い客観的UIQA測定値による包括的人間主観的ユーザスタディの欠如によって制限されている。
この問題に対処するため,我々は,非参照uiqaメトリクスを評価するための大規模水中画像データセット uid2021 を構築した。
6つの一般的な水中シーン(青みがかったシーン、青みがかった緑のシーン、緑がかったシーン、ぼろぼろのシーン、暗いシーン、濁ったシーン)をカバーする、さまざまなソースから収集された60の分解された水中イメージと、それに対応する900のクオリティ改善バージョンが15の最先端水中画像拡張および復元アルゴリズムを使用して生成されている。
UID2021の平均世論スコア(MOS)も52人の観測者に対してペア比較ソート法を用いて得られる。
大気中のNR-IQAと水中固有のアルゴリズムの両方を、構築したデータセット上でテストし、性能を正確に比較し、その強度と弱点を分析する。
提案したUID2021データセットにより、NR UIQAアルゴリズムを包括的に評価し、UIQAのさらなる研究の道を開くことができる。
uid2021は無償でダウンロードされ、研究目的に利用されます。
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