論文の概要: Perception- and Fidelity-aware Reduced-Reference Super-Resolution Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09472v1
- Date: Wed, 15 May 2024 16:09:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 12:56:32.562450
- Title: Perception- and Fidelity-aware Reduced-Reference Super-Resolution Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: 知覚とフィデリティを意識した低解像度画像品質評価
- Authors: Xinying Lin, Xuyang Liu, Hong Yang, Xiaohai He, Honggang Chen,
- Abstract要約: PFIQA(Pual-branch reduce-reference SR-IQA network, ie, Perception- and Fidelity-aware SR-IQA)を提案する。
PFIQAは3つの広く使用されているSR-IQAベンチマークで現在の最先端モデルを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.88845910499606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of image super-resolution (SR) algorithms, how to evaluate the quality of generated SR images has become an urgent task. Although full-reference methods perform well in SR image quality assessment (SR-IQA), their reliance on high-resolution (HR) images limits their practical applicability. Leveraging available reconstruction information as much as possible for SR-IQA, such as low-resolution (LR) images and the scale factors, is a promising way to enhance assessment performance for SR-IQA without HR for reference. In this letter, we attempt to evaluate the perceptual quality and reconstruction fidelity of SR images considering LR images and scale factors. Specifically, we propose a novel dual-branch reduced-reference SR-IQA network, \ie, Perception- and Fidelity-aware SR-IQA (PFIQA). The perception-aware branch evaluates the perceptual quality of SR images by leveraging the merits of global modeling of Vision Transformer (ViT) and local relation of ResNet, and incorporating the scale factor to enable comprehensive visual perception. Meanwhile, the fidelity-aware branch assesses the reconstruction fidelity between LR and SR images through their visual perception. The combination of the two branches substantially aligns with the human visual system, enabling a comprehensive SR image evaluation. Experimental results indicate that our PFIQA outperforms current state-of-the-art models across three widely-used SR-IQA benchmarks. Notably, PFIQA excels in assessing the quality of real-world SR images.
- Abstract（参考訳）: 画像超解像(SR)アルゴリズムの出現により、生成したSR画像の品質を評価する方法が緊急課題となっている。
SR画像品質評価(SR-IQA)ではフル参照方式が有効であるが,高分解能(HR)画像への依存は適用性を制限している。
低解像度(LR)画像やスケールファクタなど、SR-IQAで可能な限り利用可能な再構成情報を活用することは、HRを使わずにSR-IQAの評価性能を向上させるための有望な方法である。
本稿では,LR画像とスケールファクターを考慮したSR画像の知覚的品質と再現性の評価を試みる。
具体的には、新しい二分岐縮小参照SR-IQAネットワーク、Shaie, Perception- and Fidelity-aware SR-IQA (PFIQA)を提案する。
視覚変換器(ViT)のグローバルモデリングとResNetの局所的関係の利点を活用し、そのスケールファクタを組み込むことにより、SR画像の知覚品質を評価する。
一方、忠実度認識枝は、その視覚的知覚を通して、LR画像とSR画像の再構成忠実度を評価する。
2つの枝の組み合わせは人間の視覚システムとほぼ一致し、包括的なSR画像評価を可能にする。
実験結果から,PFIQAは3つのSR-IQAベンチマークにおいて,現在の最先端モデルよりも優れていたことが示唆された。
特に、PFIQAは現実世界のSR画像の品質を評価するのに優れている。
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