Nuvarande högpresterande modeller för bildkvalitetsprognoser med blinda perceptuella bilder utbildas i allmänhet i äldre databaser med åsiktspoäng av mänsklig kvalitet på syntetiskt förvrängda bilder. Därför lär de sig bildfunktioner som effektivt förutsäger mänskliga visuella kvalitetsbedömningar av oautentiska och vanligtvis isolerade (enkel) förvrängningar. Dock innehåller verkliga bilder vanligtvis komplexa sammansatta blandningar av flera snedvridningar. Vi studerar den perceptuellt relevanta naturscensstatistiken över sådana autentiskt förvrängda bilder i olika färgrymder och omvandlar domäner. Vi föreslår ett ""bag of feature maps"" tillvägagångssätt som undviker antaganden om vilken typ av distorsion(er) som finns i en bild och istället fokuserar på att fånga sammansättningar-eller avvikelser från denna-av statistiken över verkliga bilder. Med hjälp av en stor databas med autentiskt förvrängda bilder, mänskliga åsikter om dem, och påsar med funktioner som beräknas på dem, tränar vi en regressor att utföra bildkvalitetsförutsägelse. Vi visar kompetensen hos funktionerna för att förbättra automatisk perceptuell kvalitetsförutsägelse genom att testa en lärd algoritm med hjälp av dem på en referens äldre databas samt på en nyligen införd distorsion-realistisk resurs som kallas LIVE I Wild Image Quality Challenge Database. Vi utvärderar utförligt den perceptuella kvalitetsförutsägelsemodellen och algoritmen och visar att den kan uppnå en förutsägelsekraft av god kvalitet som är bättre än andra ledande modeller.
I REF föreslog författarna en påse med funktionskartor för att undvika antaganden om vilken typ av förvrängning som finns i en bild, med fokus istället på att fånga sammansättningar av statistiken över verkliga bilder.
Perceptual quality prediction on authentically distorted images using a bag of features approach
{'venue': 'Journal of Vision', 'journal': 'Journal of Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Psychology']}