I de flesta praktiska situationer skapar kompression eller överföring av bilder och videor förvrängningar som så småningom kommer att uppfattas av en mänsklig iakttagare. Syftet med teknik för bild- och videorenovering, t.ex. målning eller denominering, är att höja kvaliteten på de mänskliga tittarnas erfarenheter. Korrekt bedömning av likheten mellan en bild och en icke snedvriden referensbild som subjektivt upplevs av en mänsklig betraktare kan således leda till betydande förbättringar i alla överförings-, kompressions- eller restaureringssystem. I detta dokument introduceras Haar wavelet-baserat perceptuellt likhetsindex (HaarPSI), ett nytt och beräkningsmässigt billigt likhetsmått för fullständig referensbildkvalitetsbedömning. HaarPSI använder de koefficienter som erhålls från en Haar wavelet nedbrytning för att bedöma lokala likheter mellan två bilder, samt den relativa betydelsen av bildområden. HaarPSI:s överensstämmelse med den mänskliga erfarenhetens kvalitet validerades i fyra stora referensdatabaser med tusentals olika förvrängda bilder. I dessa databaser uppnår HaarPSI högre korrelationer med den mänskliga åsiktspoängen än den senaste referenslikviditeten, t.ex. det strukturella likhetsindexet (SSIM), det karakteristiska likhetsindexet (FSIM) och det visuella soliditetsbaserade indexet (VSI). Tillsammans med den enkla beräkningsstrukturen och den korta genomförandetiden tyder dessa experimentella resultat på en hög tillämplighet av HaarPSI i verkliga uppgifter i världen.
Haar wavelet-baserat perceptual likhet index (HaarPSI) REF använder en liknande typ av pooling, eftersom lokal likhet beräknas utifrån Haar wavelet representation av referens och förvrängd bild och lokalt viktad baserat på en visuell aktivitet mäter som beräknas från samma filterbank.
A Haar Wavelet-Based Perceptual Similarity Index for Image Quality Assessment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}