Abstract-Vi föreslår en naturlig scen statistik-baserad distorsion-generic blind/no-reference (NR) bildkvalitetsbedömning (IQA) modell som fungerar i den rumsliga domänen. Den nya modellen, som kallas blind/referentless image spatial quality evaluator (BRISQUE), beräknar inte distorsionsspecifika egenskaper, såsom ringningar, suddiga eller blockerande, utan använder istället scenstatistik över lokalt normaliserade luminanskoefficienter för att kvantifiera eventuella förluster av "naturlighet" i bilden på grund av snedvridning, vilket leder till ett holistiskt kvalitetsmått. De underliggande egenskaper som används härrör från den empiriska fördelningen av lokalt normaliserade luminanser och produkter av lokalt normaliserade luminanser under en rumslig naturlig scenstatistikmodell. Ingen omvandling till en annan koordinatram (DCT, wavelet, etc.) krävs för att skilja den från tidigare NR IQA-metoder. Trots sin enkelhet kan vi visa att BRISQUE är statistiskt bättre än fullreferenssignal-tonoise-förhållandet och det strukturella likhetsindexet, och är mycket konkurrenskraftig med avseende på alla nuvarande distorsion-generiska NR IQA algoritmer. BRISQUE har mycket låg computational komplexitet, vilket gör den väl lämpad för realtidsapplikationer. BRISQUE-funktioner kan också användas för distorsionsidentifiering. För att illustrera en ny praktisk tillämpning av BRISQUE, beskriver vi hur en icke-blind bild denoiserande algoritm kan utökas med BRISQUE för att utföra blind bild denoiserande. Resultaten visar att BRISQUE-förstärkning leder till prestandaförbättringar jämfört med de senaste metoderna. En programvaruutgåva av BRISQUE finns tillgänglig på Internet: http:// live.ece.utexas.edu/ research/ quality/ BRISQUE_release.zip för allmänt bruk och utvärdering. Index Terms-Blind kvalitetsbedömning, denoisering, naturlig scenstatistik, ingen referens bildkvalitetsbedömning, rumslig domän.
BRISQUE REF föreslår en NR IQA metod som använder en asymmetrisk generaliserad Gaussian distribution för att modellera bilder i den rumsliga domänen.
No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}