Abstract-Det är en viktig uppgift att troget utvärdera den perceptuella kvaliteten på utgående bilder i många applikationer, såsom bildkomprimering, bildrenovering och multimedia streaming. En modell för bedömning av god bildkvalitet (IQA) bör inte bara ge hög noggrannhet i prognoserna, utan också vara dataeffektiv. Effektiviteten hos IQA-mätvärdena blir särskilt viktig på grund av den ökande spridningen av visuella data med hög volym i höghastighetsnät. Vi presenterar en ny effektiv och effektiv IQA-modell, kallad gradient magnitudlikviditetsavvikelse (GMSD). Bildgradienterna är känsliga för bildförvrängningar, medan olika lokala strukturer i en förvrängd bild lider olika grad av förfall. Detta motiverar oss att utforska användningen av global variation av lutningsbaserad lokal kvalitetskarta för övergripande bildkvalitetsförutsägelse. Vi finner att pixel-wise gradient magnitud likhet (GMS) mellan referens och förvrängda bilder i kombination med en ny pooling strategi-standardavvikelsen för GMS karta-kan förutsäga exakt perceptuell bildkvalitet. Den resulterande GMSD-algoritmen är mycket snabbare än de flesta toppmoderna IQA-metoder, och ger mycket konkurrenskraftig förutsägelsenoggrannhet. MATLAB:s källkod för GMSD kan laddas ner på http://www4.comp. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Index Terms-Gradient magnitud likhet, bildkvalitet bedömning, standardavvikelse pooling, fullständig referens.
Nyligen, Xue et al. REF utformade ett enkelt mått med namnet gradient magnitud likhetsavvikelse (GMSD), där pixelvis gradient magnitud likhet används för att få bildens lokala kvalitet, och standardavvikelsen för den totala GMS-kartan beräknas som det slutliga bildkvalitetsindexet.
Gradient Magnitude Similarity Deviation: A Highly Efficient Perceptual Image Quality Index
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}