Abstract-Image kvalitetsbedömning (IQA) syftar till att använda beräkningsmodeller för att mäta bildkvaliteten konsekvent med subjektiva utvärderingar. Det välkända strukturella likhetsindexet ger IQA från pixel till strukturbaserat stadium. I detta dokument föreslås ett nytt index (FSIM) för fullständig referens IQA baserat på det faktum att det mänskliga visuella systemet (HVS) förstår en bild främst utifrån dess lågnivåfunktioner. I synnerhet används faskongruensen (PC), som är ett dimensionslöst mått på betydelsen av en lokal struktur, som det primära inslaget i FSIM. Med tanke på att PC är kontrast invariant medan kontrastinformationen påverkar HVS uppfattning av bildkvalitet, används bilden gradient magnitud (GM) som sekundär funktion i FSIM. PC och GM spelar kompletterande roller för att karakterisera bildens lokala kvalitet. Efter att ha fått den lokala kvalitetskartan, använder vi PC igen som en viktning funktion för att härleda en enda kvalitet poäng. Omfattande experiment som utförs på sex IQA-databaser visar att FSIM kan uppnå mycket högre överensstämmelse med de subjektiva utvärderingarna än de senaste IQA-måtten. Index Terms-Gradient, bildkvalitetsbedömning (IQA), lågnivåfunktion, faskongruens (PC).
Baserat på de fysiologiska och psykofysiska bevisen betonade FSIM REF det mänskliga visuella systemet för att förstå bilden baserad på Fourier lågfrekventa funktioner i bilder.
FSIM: A Feature Similarity Index for Image Quality Assessment
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}