Den strukturella likheten bildkvalitet paradigm bygger på antagandet att det mänskliga visuella systemet är mycket anpassat för att extrahera strukturell information från scenen, och därför ett mått på strukturell likhet kan ge en god approximation till upplevd bildkvalitet. I detta dokument föreslås en flerskalig metod för strukturell likhet, som ger större flexibilitet än tidigare enskaliga metoder när det gäller att införliva variationer i tittarförhållandena. Vi utvecklar en bildsyntesmetod för att kalibrera de parametrar som definierar den relativa betydelsen av olika skalor. Experimentella jämförelser visar hur effektiv den föreslagna metoden är. Målinriktad bildkvalitetsbedömningsforskning syftar till att utforma kvalitetsåtgärder som automatiskt kan förutsäga upplevd bildkvalitet. Dessa kvalitetsåtgärder spelar en viktig roll i ett brett spektrum av tillämpningar såsom bildförvärv, komprimering, kommunikation, restaurering; förbättring, analys, visning, tryck och vattenmärkning. De mest använda fullreferensbildkvalitets- och distorsionsanalysalgoritmerna är toppsignal-brusförhållande (PSNR) och medelkvadratfel (MSE), w,hich korrelerar inte väl med upplevd kvalitet (t.ex. bygger traditionella perceptuella bildkvalitetsbedömningsmetoder på en nedifrån-och-upp-metod som försöker simulera funktionaliteten hos de relevanta komponenterna i det tidiga mänskliga visuella systemet (HVS). Dessa metoder innebär oftast I ) en förbearbetningsprocess som kan inkludera bildjustering, punktvis icke-linjär transform, lågpass filtrering som simulerar ögonoptik, och färgrymdsomvandling, 2) en klia,ineldecomposioii process som omvandlar bildsignalerna till olika rumsliga frekvens som\\,ell som orientering selektiva subband, 3) en fel iiorniollzorion process som väger felsignalen i varje subband genom att införliva variationen av visuell sensitivitet i olika subband, och variationen av visuell felkänslighet som orsakas av intra-eller mellankanal angränsande transformkoefficienter, och 4) en eimr pooling process som kombinerar felsignaler i olika subband i en enda qualiidortion värde. Även om dessa benom-up metoder bekvämt kan använda sig av många kända psykofysiska egenskaper hos HVS, är det viktigt att erkänna sina begränsningar. I synnerhet är HVS ett komplext och mycket icke-linjärt system och komplexiteten hos naturliga bilder är också mycket betydande, men de flesta modeller av tidig vision bygger på linjära eller kvasi-linjära operatörer som har karakteriserats med hjälp av begränsade och förenklade stimuli. Dessa tillvägagångssätt måste därför bygga på ett antal starka antaganden och generaliseringar [4] [5]. Dessutom, när antalet HVS-funktioner har ökat, har de resulterande kvalitetsbedömningssystemen blivit alltför komplicerade att arbeta med i verkliga applikationer, särskilt för algoritmoptimeringsändamål. Shuchrral sirnilany ger en alternativ och kompletterande strategi för problemet med bildkvalitetsbedömning [3]- [6]. Det bygger på ett top-down antagande att HVS är mycket anpassat för att extrahera strukturell information från scenen, och därför ett mått på strukturell likhet bör bs en god approximation av upplevd bildkvalitet. Det har visat att ett enkelt genomförande av denna metod, nämligen indexet för smuskulär likhet (SSIM) [SI, kan överträffa de senaste perceptuella bildkvalitetsmåtten. Den algoritm för SSIM-index som införs i [SI är dock en enskalig metod. Vi anser att detta är en nackdel med metoden eftersom den rätta skalan beror på visningsförhållanden (e. & visningsupplösning och visningsavstånd). I detta dokument föreslår vi en strutural likhetsmetod i ntultiskala och inför en ny bildsyntesbaserad metod för att kalibrera de parametrar som väger den relativa betydelsen mellan olika skalor. Låt x = {zili = 1, 2,. ... N} och y = {yili = 1, 2,. ..,N} vara två diskreta icke-negativa signaler som har anpassats med varandra (e&, två bildlappar extraherade från samma rumsliga plats från två bilder jämförs, respektive), och låt @=, 02 och oly vara medelvärdet av x, variansen av x, och covariansen av x respektive y. Omkring, pr och eller kan ses som uppskattningar av luminansen och kontrasten av x, och oTy mäter tendensen av x och y lo varierar tillsammans, alltså en indikation på strukturell likhet. I [5] angavs luminans-, kontrast- och slukturjämförelsemåtten enligt följande: där KI, Cz och 6 3 är små konstanter givna av C1 = (KI L) ', Cz = (K2 L)' och Cz = C2/2,
Flerskalig strukturell likhet: MS-SSIM REF är ett allmänt använt mått för bedömning av bildkvalitet.
Multiscale structural similarity for image quality assessment
{'venue': 'The Thrity-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers, 2003', 'journal': 'The Thrity-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers, 2003', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}