論文の概要: Structural Similarity in Deep Features: Image Quality Assessment Robust to Geometrically Disparate Reference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19553v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 09:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:25:05.761554
• Title: Structural Similarity in Deep Features: Image Quality Assessment Robust to Geometrically Disparate Reference
• Title（参考訳）: 深部特徴における構造的類似性:幾何的に異なる参照に頑健な画像品質評価
• Authors: Keke Zhang, Weiling Chen, Tiesong Zhao, Zhou Wang,
• Abstract要約: 上記の問題に対処する統合型非学習型Deep Structure similarity (DeepSSIM) アプローチを提案する。 提案手法は,AR-IQAデータセット上での最先端性能を実現し,各種GDR-IQAテストケースに対して強い堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.323905448096284
• License:
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) with references plays an important role in optimizing and evaluating computer vision tasks. Traditional methods assume that all pixels of the reference and test images are fully aligned. Such Aligned-Reference IQA (AR-IQA) approaches fail to address many real-world problems with various geometric deformations between the two images. Although significant effort has been made to attack Geometrically-Disparate-Reference IQA (GDR-IQA) problem, it has been addressed in a task-dependent fashion, for example, by dedicated designs for image super-resolution and retargeting, or by assuming the geometric distortions to be small that can be countered by translation-robust filters or by explicit image registrations. Here we rethink this problem and propose a unified, non-training-based Deep Structural Similarity (DeepSSIM) approach to address the above problems in a single framework, which assesses structural similarity of deep features in a simple but efficient way and uses an attention calibration strategy to alleviate attention deviation. The proposed method, without application-specific design, achieves state-of-the-art performance on AR-IQA datasets and meanwhile shows strong robustness to various GDR-IQA test cases. Interestingly, our test also shows the effectiveness of DeepSSIM as an optimization tool for training image super-resolution, enhancement and restoration, implying an even wider generalizability. \footnote{Source code will be made public after the review is completed.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)はコンピュータビジョンタスクの最適化と評価において重要な役割を果たしている。 従来の手法では、参照画像とテスト画像のすべてのピクセルが完全に一致していると仮定している。 このようなアライed-Reference IQA (AR-IQA) アプローチは、2つの画像間の様々な幾何学的変形で現実の多くの問題に対処できない。 Geometrically-Disparate-Reference IQA (GDR-IQA) 問題に対処するために多大な努力が払われているが、例えば画像超解像と再ターゲティングのための専用設計や、幾何学的歪みを小さくし、翻訳ロバストフィルタや明示的な画像登録によって対応できると仮定することで、タスク依存方式で対処されている。 ここでは、この問題を再考し、上記の問題に対処する統合された非学習型Deep Structure similarity(DeepSSIM)アプローチを1つのフレームワークで提案する。 提案手法は,アプリケーション固有の設計を使わずに,AR-IQAデータセット上での最先端性能を実現するとともに,各種GDR-IQAテストケースに対して強い堅牢性を示す。 また, 画像の超解像, 強調, 復元の最適化ツールとしてDeepSSIMの有効性を示し, より広範な一般化可能性を示している。 レビューが完了すると、 \footnote{Source コードが公開されます。

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