Abstract-Mätning av visuell kvalitet är av grundläggande betydelse för många bild-och videobehandling applikationer. Målet med kvalitetsbedömning (QA) forskning är att designa algoritmer som automatiskt kan bedöma kvaliteten på bilder eller videor på ett perceptuellt konsekvent sätt. Traditionellt tolkar QA-algoritmer bildkvalitet som trohet eller likhet med en "referens" eller "perfekt" bild i något perceptuellt utrymme. Sådana "fullständiga" QA-metoder försöker uppnå konsekvens i kvalitetsförutsägelse genom att modellera framträdande fysiologiska och psykovisuella egenskaper hos det mänskliga visuella systemet (HVS), eller genom godtyckliga signaltrohetskriterier. I detta dokument tar vi oss an problemet med bildkvalitet genom att föreslå ett nytt informationskrav som bygger på statistik från naturscener. QA-system är alltid involverade i att bedöma den visuella kvaliteten på bilder och videor som är avsedda för "mänsklig konsumtion". Forskare har utvecklat sofistikerade modeller för att fånga statistik över naturliga signaler, det vill säga bilder och videor av den visuella miljön. Med hjälp av dessa statistiska modeller i en informationsteoretisk miljö, härleder vi en ny QA-algoritm som ger tydliga fördelar jämfört med traditionella metoder. I synnerhet är det parameterless och överträffar nuvarande metoder i våra tester. Vi validerar prestandan hos vår algoritm med en omfattande subjektiv studie med 779 bilder. Vi visar också att även om vår strategi tydligt avviker från traditionella HVS-baserade metoder, är den funktionellt jämförbar med dem under vissa förhållanden, men ändå överträffar den dem på grund av förbättrad modellering. Kod och data från den subjektiva studien finns på [1]. Index Terms-Image information, bildkvalitet bedömning (QA), information trohet, naturscen statistik (NSS).
Informationsfidelitetskriteriet (IFC) REF är baserat på informationsteori, där den visuella kvaliteten är kvalificerad som ömsesidig information mellan nedsatta bilder och referensbilder.
An information fidelity criterion for image quality assessment using natural scene statistics
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}