論文の概要: Burst Image Quality Assessment: A New Benchmark and Unified Framework for Multiple Downstream Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07958v1
- Date: Wed, 12 Nov 2025 01:30:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.56679
- Title: Burst Image Quality Assessment: A New Benchmark and Unified Framework for Multiple Downstream Tasks
- Title（参考訳）: Burst Image Quality Assessment: 複数のダウンストリームタスクのためのベンチマークと統一フレームワーク
- Authors: Xiaoye Liang, Lai Jiang, Minglang Qiao, Yichen Guo, Yue Zhang, Xin Deng, Shengxi Li, Yufan Liu, Mai Xu,
- Abstract要約: 本稿では,バースト画像品質評価(BuIQA)の新たなタスクを提案し,バーストシーケンス内の各フレームのタスク駆動品質を評価する。
データ分析にインスパイアされた統合BuIQAフレームワークは、さまざまな下流シナリオ下でのBuIQAの効率的な適応を実現するために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.47169388925803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, the development of burst imaging technology has improved the capture and processing capabilities of visual data, enabling a wide range of applications. However, the redundancy in burst images leads to the increased storage and transmission demands, as well as reduced efficiency of downstream tasks. To address this, we propose a new task of Burst Image Quality Assessment (BuIQA), to evaluate the task-driven quality of each frame within a burst sequence, providing reasonable cues for burst image selection. Specifically, we establish the first benchmark dataset for BuIQA, consisting of $7,346$ burst sequences with $45,827$ images and $191,572$ annotated quality scores for multiple downstream scenarios. Inspired by the data analysis, a unified BuIQA framework is proposed to achieve an efficient adaption for BuIQA under diverse downstream scenarios. Specifically, a task-driven prompt generation network is developed with heterogeneous knowledge distillation, to learn the priors of the downstream task. Then, the task-aware quality assessment network is introduced to assess the burst image quality based on the task prompt. Extensive experiments across 10 downstream scenarios demonstrate the impressive BuIQA performance of the proposed approach, outperforming the state-of-the-art. Furthermore, it can achieve $0.33$ dB PSNR improvement in the downstream tasks of denoising and super-resolution, by applying our approach to select the high-quality burst frames.
- Abstract（参考訳）: 近年,バーストイメージング技術の発展により,画像データのキャプチャと処理能力が向上し,幅広い応用が可能となった。
しかし、バースト画像の冗長性により、ストレージと送信要求が増加し、下流タスクの効率が低下する。
そこで本研究では,バースト画像品質評価(BuIQA)の新たな課題を提案し,バースト画像選択のための合理的な手がかりを提供する。
具体的には、BuIQAの最初のベンチマークデータセットを構築し、3746ドルのバーストシーケンスと45,827ドルの画像と、複数のダウンストリームシナリオに対する注釈付き品質スコア191,572ドルのデータからなる。
データ分析にインスパイアされた統合BuIQAフレームワークは、さまざまな下流シナリオ下でのBuIQAの効率的な適応を実現するために提案されている。
具体的には、下流タスクの先行を学習するために、不均一な知識蒸留を用いてタスク駆動のプロンプト生成ネットワークを開発する。
そして、タスク対応品質評価ネットワークを導入し、タスクプロンプトに基づいてバースト画像品質を評価する。
10のダウンストリームシナリオにわたる大規模な実験は、提案されたアプローチの印象的なBuIQAパフォーマンスを実証し、最先端よりも優れています。
さらに,高品位バーストフレームの選択に我々のアプローチを適用することにより,デノナイズおよび超高解像度の下流タスクにおいて,0.33ドルのPSNR改善を実現することができる。
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