論文の概要: Reference-Free Image Quality Metric for Degradation and Reconstruction Artifacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02208v1
• Date: Wed, 1 May 2024 22:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:16:37.189199
• Title: Reference-Free Image Quality Metric for Degradation and Reconstruction Artifacts
• Title（参考訳）: 劣化・復元アーチファクトの基準自由画像品質基準
• Authors: Han Cui, Alfredo De Goyeneche, Efrat Shimron, Boyuan Ma, Michael Lustig,
• Abstract要約: 品質要因予測器(QF)と呼ばれる基準のない品質評価ネットワークを開発する。 我々のQF予測器は7層からなる軽量で完全な畳み込みネットワークである。 JPEG圧縮画像パッチを入力としてランダムQFを受信し、対応するQFを正確に予測するように訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5282283486446753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) is essential in various Computer Vision tasks such as image deblurring and super-resolution. However, most IQA methods require reference images, which are not always available. While there are some reference-free IQA metrics, they have limitations in simulating human perception and discerning subtle image quality variations. We hypothesize that the JPEG quality factor is representatives of image quality measurement, and a well-trained neural network can learn to accurately evaluate image quality without requiring a clean reference, as it can recognize image degradation artifacts based on prior knowledge. Thus, we developed a reference-free quality evaluation network, dubbed "Quality Factor (QF) Predictor", which does not require any reference. Our QF Predictor is a lightweight, fully convolutional network comprising seven layers. The model is trained in a self-supervised manner: it receives JPEG compressed image patch with a random QF as input, is trained to accurately predict the corresponding QF. We demonstrate the versatility of the model by applying it to various tasks. First, our QF Predictor can generalize to measure the severity of various image artifacts, such as Gaussian Blur and Gaussian noise. Second, we show that the QF Predictor can be trained to predict the undersampling rate of images reconstructed from Magnetic Resonance Imaging (MRI) data.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)は、画像の劣化や超解像といった様々なコンピュータビジョンタスクに必須である。 しかし、ほとんどのIQAメソッドは参照画像を必要とするが、必ずしも利用できない。 参照なしIQAメトリクスはいくつかあるが、人間の知覚をシミュレートし、微妙な画像品質の変化を識別する制限がある。 JPEGの品質係数は画像品質測定の指標であると仮定し、事前の知識に基づいて画像劣化物を認識できるため、クリーンな参照を必要とせずに、よく訓練されたニューラルネットワークで画像品質を正確に評価することができると仮定する。 そこで我々は,参照不要な品質評価ネットワークであるQuality Factor (QF) Predictorを開発した。 我々のQF予測器は7層からなる軽量で完全な畳み込みネットワークである。 JPEG圧縮画像パッチを入力としてランダムQFを入力として受信し、対応するQFを正確に予測するように訓練する。 各種タスクに適用することで,モデルの汎用性を実証する。 まず、我々のQF予測器は、ガウスブラやガウスノイズなどの様々な画像アーティファクトの重症度を測定するために一般化することができる。 第2に、磁気共鳴画像(MRI)データから再構成した画像のアンダーサンプリング率を予測するために、QF予測器をトレーニングできることを示す。

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