論文の概要: A New Super-Resolution Measurement of Perceptual Quality and Fidelity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06207v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 21:08:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 20:22:39.635431
- Title: A New Super-Resolution Measurement of Perceptual Quality and Fidelity
- Title（参考訳）: 知覚品質と忠実度の新しい超解像計測
- Authors: Sheng Cheng
- Abstract要約: 超高解像度結果は、通常、フルリファレンス画像の品質指標または人間の評価スコアによって測定される。
本研究では,超解像の1対1マッピング特性に基づいて評価問題を解析する。
提案手法は人間の知覚的品質と高い相関性を示し,既存の指標よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.901173495131855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Super-resolution results are usually measured by full-reference image quality
metrics or human rating scores. However, these evaluation methods are general
image quality measurement, and do not account for the nature of the
super-resolution problem. In this work, we analyze the evaluation problem based
on the one-to-many mapping nature of super-resolution, and propose a novel
distribution-based metric for super-resolution. Starting from the distribution
distance, we derive the proposed metric to make it accessible and easy to
compute. Through a human subject study on super-resolution, we show that the
proposed metric is highly correlated with the human perceptual quality, and
better than most existing metrics. Moreover, the proposed metric has a higher
correlation with the fidelity measure compared to the perception-based metrics.
To understand the properties of the proposed metric, we conduct extensive
evaluation in terms of its design choices, and show that the metric is robust
to its design choices. Finally, we show that the metric can be used to train
super-resolution networks for better perceptual quality.
- Abstract（参考訳）: 超解像結果は通常、フルリファレンス画像品質指標や人間の評価スコアによって測定される。
しかし,これらの評価手法は画像品質の一般的な測定方法であり,超解像問題の性質を考慮しない。
本稿では,超解像の1対多マッピング特性に基づいて評価問題を解析し,超解像のための新しい分布に基づく計量法を提案する。
分布距離から始めると、提案するメトリックを導出して、アクセスしやすく、計算が容易になる。
超解像に関する人間の研究を通して,提案手法は人間の知覚的品質と高い相関性を示し,既存の指標よりも優れていることを示す。
さらに,提案手法は,知覚に基づく指標と比較して忠実度尺度との相関が高い。
提案手法の特性を理解するために,提案手法の設計選択に関して広範な評価を行い,その評価基準が設計選択にロバストであることを示す。
最後に,この測定値を用いて知覚品質を向上させるための超解像ネットワークのトレーニングを行う。
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