論文の概要: Image Quality Assessment: Learning to Rank Image Distortion Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03317v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 18:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:55:32.437401
• Title: Image Quality Assessment: Learning to Rank Image Distortion Level
• Title（参考訳）: 画像品質評価:画像歪みレベルをランク付けする学習
• Authors: Shira Faigenbaum-Golovin, Or Shimshi
• Abstract要約: 選択した歪みに対して、2つの登録画像の画質を比較することを学ぶ。 本手法は、画像歪みをシミュレーションし、その相対的な画質を評価することにより、絶対値を評価するよりも容易であるという事実を生かしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the years, various algorithms were developed, attempting to imitate the Human Visual System (HVS), and evaluate the perceptual image quality. However, for certain image distortions, the functionality of the HVS continues to be an enigma, and echoing its behavior remains a challenge (especially for ill-defined distortions). In this paper, we learn to compare the image quality of two registered images, with respect to a chosen distortion. Our method takes advantage of the fact that at times, simulating image distortion and later evaluating its relative image quality, is easier than assessing its absolute value. Thus, given a pair of images, we look for an optimal dimensional reduction function that will map each image to a numerical score, so that the scores will reflect the image quality relation (i.e., a less distorted image will receive a lower score). We look for an optimal dimensional reduction mapping in the form of a Deep Neural Network which minimizes the violation of image quality order. Subsequently, we extend the method to order a set of images by utilizing the predicted level of the chosen distortion. We demonstrate the validity of our method on Latent Chromatic Aberration and Moire distortions, on synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり、人間の視覚システム(hvs)を模倣し、知覚画像の品質を評価する様々なアルゴリズムが開発されてきた。 しかし、特定の画像歪みに対して、hvsの機能は謎のままであり、その挙動を反響させる(特に不明確な歪み)ことは課題である。 本稿では,2つの登録画像の画質を,選択した歪みに対して比較する。 本手法は,画像の歪みをシミュレーションし,その相対的画質を評価することにより,絶対値を評価するよりも容易であることを示す。 したがって、一対の画像を与えられた場合、各画像を数値スコアにマッピングする最適次元還元関数を求め、そのスコアが画像品質の関係を反映する(つまり、より歪みの小さい画像は低いスコアを受け取る)。 我々は,画像品質秩序の違反を最小限に抑えるために,Deep Neural Networkという形で最適次元還元写像を求める。 その後、選択した歪みの予測レベルを利用して、画像の集合を注文するように拡張する。 本手法は,合成データおよび実データを用いた潜在色収差およびモアレ歪みに対する妥当性を示す。

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