論文の概要: High Dynamic Range Image Quality Assessment Based on Frequency Disparity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02285v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 08:22:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 15:09:44.936659
- Title: High Dynamic Range Image Quality Assessment Based on Frequency Disparity
- Title（参考訳）: 周波数差に基づく高ダイナミックレンジ画像品質評価
- Authors: Yue Liu, Zhangkai Ni, Shiqi Wang, Hanli Wang, Sam Kwong
- Abstract要約: 高ダイナミックレンジ(HDR)画像に対する周波数差に基づく画像品質評価(IQA)アルゴリズムを提案する。
提案したLGFMは、最先端HDR IQA法と比較して、主観的知覚との整合性が高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.36555631446448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a novel and effective image quality assessment (IQA) algorithm
based on frequency disparity for high dynamic range (HDR) images is proposed,
termed as local-global frequency feature-based model (LGFM). Motivated by the
assumption that the human visual system is highly adapted for extracting
structural information and partial frequencies when perceiving the visual
scene, the Gabor and the Butterworth filters are applied to the luminance of
the HDR image to extract local and global frequency features, respectively. The
similarity measurement and feature pooling are sequentially performed on the
frequency features to obtain the predicted quality score. The experiments
evaluated on four widely used benchmarks demonstrate that the proposed LGFM can
provide a higher consistency with the subjective perception compared with the
state-of-the-art HDR IQA methods. Our code is available at:
\url{https://github.com/eezkni/LGFM}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高ダイナミックレンジ(HDR)画像に対する周波数不均一性に基づく高速画像品質評価(IQA)アルゴリズムを提案し,その手法をLGFM(Local-global frequency feature-based model)と呼ぶ。
人間の視覚系が視覚シーンを知覚する際の構造情報と部分周波数の抽出に高度に適応していると仮定して、HDR画像の輝度にガバーフィルタとバターワースフィルタを適用し、局所周波数特徴とグローバル周波数特徴を抽出する。
周波数特徴に対して類似度測定および特徴プーリングを順次行い、予測された品質スコアを得る。
4つのベンチマークで評価された実験により,lgfmは最先端のhdr iqa法と比較して,主観的知覚と高い一貫性を提供できることが示された。
私たちのコードは、 \url{https://github.com/eezkni/lgfm} で利用可能です。
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