論文の概要: SPQE: Structure-and-Perception-Based Quality Evaluation for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03584v1
• Date: Sat, 7 May 2022 07:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 16:47:11.541449
• Title: SPQE: Structure-and-Perception-Based Quality Evaluation for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: SPQE:超解像のための構造と知覚に基づく品質評価
• Authors: Keke Zhang, Tiesong Zhao, Weiling Chen, Yuzhen Niu, Jinsong Hu
• Abstract要約: 超解像技術は画像の画質を大幅に改善し、解像度を向上した。 また、これらのアルゴリズムや生成された画像を評価するための効率的なSR画像品質評価(SR-IQA)も求めている。 深層学習ベースSRでは、生成した高品質で視覚的に喜ぶ画像は、対応する低品質の画像とは異なる構造を持つ可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.584839578742237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The image Super-Resolution (SR) technique has greatly improved the visual quality of images by enhancing their resolutions. It also calls for an efficient SR Image Quality Assessment (SR-IQA) to evaluate those algorithms or their generated images. In this paper, we focus on the SR-IQA under deep learning and propose a Structure-and-Perception-based Quality Evaluation (SPQE). In emerging deep-learning-based SR, a generated high-quality, visually pleasing image may have different structures from its corresponding low-quality image. In such case, how to balance the quality scores between no-reference perceptual quality and referenced structural similarity is a critical issue. To help ease this problem, we give a theoretical analysis on this tradeoff and further calculate adaptive weights for the two types of quality scores. We also propose two deep-learning-based regressors to model the no-reference and referenced scores. By combining the quality scores and their weights, we propose a unified SPQE metric for SR-IQA. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-arts in different datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像スーパーレゾリューション(sr)技術は、解像度を高めて画像の画質を大幅に向上させた。 また、これらのアルゴリズムや生成された画像を評価するための効率的なSR画像品質評価(SR-IQA)も求めている。 本稿では,深層学習におけるSR-IQAに着目し,構造と知覚に基づく品質評価(SPQE)を提案する。 深層学習ベースSRでは、生成した高品質で視覚的に喜ぶ画像は、対応する低品質の画像とは異なる構造を持つ可能性がある。 このような場合、無基準の知覚的品質と参照された構造的類似性との質スコアのバランスをとることは重要な問題である。 この問題を緩和するために,このトレードオフを理論的に解析し,さらに2種類の品質スコアの適応重みを算出した。 また,非参照と参照スコアをモデル化するための2つのディープラーニングベースの回帰器を提案する。 品質スコアと重みを組み合わせることで、SR-IQAのための統一SPQEメトリックを提案する。 実験の結果,提案手法は異なるデータセットにおいて最先端の手法よりも優れていることがわかった。

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