論文の概要: Mask Reference Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13770v2
• Date: Sun, 19 Mar 2023 14:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 23:25:53.777900
• Title: Mask Reference Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: マスク基準画像品質評価
• Authors: Pengxiang Xiao, Shuai He, Limin Liu, Anlong Ming
• Abstract要約: Mask Reference IQA (MR-IQA) は、歪んだ画像の特定のパッチを隠蔽し、参照画像パッチで欠落したパッチを補う方法である。 提案手法は,ベンチマークKADID-10k, LIVE, CSIQデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.087355843192109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding semantic information is an essential step in knowing what is being learned in both full-reference (FR) and no-reference (NR) image quality assessment (IQA) methods. However, especially for many severely distorted images, even if there is an undistorted image as a reference (FR-IQA), it is difficult to perceive the lost semantic and texture information of distorted images directly. In this paper, we propose a Mask Reference IQA (MR-IQA) method that masks specific patches of a distorted image and supplements missing patches with the reference image patches. In this way, our model only needs to input the reconstructed image for quality assessment. First, we design a mask generator to select the best candidate patches from reference images and supplement the lost semantic information in distorted images, thus providing more reference for quality assessment; in addition, the different masked patches imply different data augmentations, which favors model training and reduces overfitting. Second, we provide a Mask Reference Network (MRNet): the dedicated modules can prevent disturbances due to masked patches and help eliminate the patch discontinuity in the reconstructed image. Our method achieves state-of-the-art performances on the benchmark KADID-10k, LIVE and CSIQ datasets and has better generalization performance across datasets. The code and results are available in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: 意味情報を理解することは、フル参照(FR)法と非参照(NR)画像品質評価(IQA)法の両方で何が学べるかを知るための重要なステップである。 しかし、特に多くの歪んだ画像に対して、参照として非歪な画像があるとしても(FR-IQA)、歪んだ画像の失われた意味やテクスチャ情報を直接知覚することは困難である。 本稿では,歪んだ画像の特定のパッチをマスクし,参照画像パッチで欠落したパッチを補うマスク参照iqa(mr-iqa)法を提案する。 このように、このモデルでは、品質評価のために再構成された画像を入力するだけでよい。 まず、参照画像から最適な候補パッチを選択し、歪んだ画像で失われた意味情報を補足するマスク生成器を設計し、品質評価の参考となるとともに、異なるマスクパッチはモデルのトレーニングを優先し、過剰フィッティングを減少させるデータ拡張を暗示する。 第2に,Mask Reference Network (MRNet): マスクされたパッチによる障害を防止し,再構成画像におけるパッチの不連続を解消する。 本手法は,ベンチマークKADID-10k, LIVE, CSIQデータセット上での最先端性能を実現し, データセット間の一般化性能を向上する。 コードと結果は補足資料で入手できる。

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