論文の概要: Assessing invariance to affine transformations in image quality metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17927v3
- Date: Fri, 19 Sep 2025 12:24:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.749687
- Title: Assessing invariance to affine transformations in image quality metrics
- Title（参考訳）: 画像品質指標におけるアフィン変換の不均一性の評価
- Authors: Nuria Alabau-Bosque, Paula Daudén-Oliver, Jorge Vila-Tomás, Valero Laparra, Jesús Malo,
- Abstract要約: 本稿では,アフィン変換の不均一性を評価することによって,画像品質の指標を評価する手法を提案する。
私たちは、よく確立されたメトリクスで方法論をテストし、どちらも人間のように見えないしきい値を示していないことに気付きました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.522791298432536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Subjective image quality metrics are usually evaluated according to the correlation with human opinion in databases with distortions that may appear in digital media. However, these oversee affine transformations which may represent better the changes in the images actually happening in natural conditions. Humans can be particularly invariant to these natural transformations, as opposed to the digital ones. In this work, we propose a methodology to evaluate any image quality metric by assessing their invariance to affine transformations, specifically: rotation, translation, scaling, and changes in spectral illumination. Here, invariance refers to the fact that certain distances should be neglected if their values are below a threshold. This is what we call invisibility threshold of a metric. Our methodology consists of two elements: (1) the determination of a visibility threshold in a subjective representation common to every metric, and (2) a transduction from the distance values of the metric and this common representation. This common representation is based on subjective ratings of readily available image quality databases. We determine the threshold in such common representation (the first element) using accurate psychophysics. Then, the transduction (the second element) can be trivially fitted for any metric: with the provided threshold extension of the method to any metric is straightforward. We test our methodology with some well-established metrics and find that none of them show human-like invisibility thresholds. This means that tuning the models exclusively to predict the visibility of generic distortions may disregard other properties of human vision as for instance invariances or invisibility thresholds. The data and code are publicly available to test other metrics.
- Abstract（参考訳）: 画像品質の指標は通常、デジタルメディアに現れる歪みのあるデータベースにおいて、人間の意見と相関して評価される。
しかし、これらのアフィン変換は、自然条件下で実際に起こっている画像の変化をより良く表す可能性がある。
人間は、デジタルトランスフォーメーションとは対照的に、これらの自然なトランスフォーメーションに特に不変である。
本研究では,アフィン変換の不均一性,特に回転,変換,スケーリング,スペクトル照明の変化を評価することによって,画像品質の指標を評価する手法を提案する。
ここでの不変性は、値がしきい値以下であれば一定の距離を無視すべきであるという事実を指す。
これはメトリクスの可視性しきい値(invisibility threshold)と呼ばれるものです。
本手法は,(1)各計量に共通する主観的表現における可視的しきい値の決定,(2)距離値と共通表現との変換の2つの要素から構成される。
この共通表現は、容易に利用できる画像品質データベースの主観評価に基づいている。
このような共通表現(第1要素)における閾値は、正確な心理物理学を用いて決定する。
すると、トランスダクション(第2の要素)は任意の計量に対して自明に適合し、任意の計量に対するメソッドのしきい値拡張が提供される。
私たちは、よく確立されたメトリクスで方法論をテストし、どちらも人間のように見えないしきい値を示していないことに気付きました。
これは、一般的な歪みの可視性を予測するためにのみモデルをチューニングすることは、例えば不変性や可視性しきい値のような人間の視覚の他の特性を無視する可能性があることを意味する。
データとコードは、他のメトリクスをテストするために公開されています。
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