Abstract-Vi föreslår en mycket oövervakad, utbildning gratis, ingen referens bildkvalitetsbedömning (IQA) modell som bygger på hypotesen att förvrängda bilder har vissa latenta egenskaper som skiljer sig från de "naturliga" eller "pristina" bilder. Dessa latenta egenskaper avslöjas genom att tillämpa en "topisk modell" på visuella ord som extraheras från ett sortiment av orörda och förvrängda bilder. För att de latenta egenskaperna ska vara diskriminerande mellan orörda och förvrängda bilder är valet av visuella ord viktigt. Vi extraherar kvalitetsmedvetna visuella ord som är baserade på naturliga scenstatistikfunktioner [1]. Vi visar att likheten mellan sannolikheten för förekomst av de olika ämnena i en osynlig bild och fördelningen av latenta ämnen i genomsnitt över ett stort antal orörda naturliga bilder ger ett kvalitetsmått. Denna åtgärd korrelerar väl med mänsklig skillnad genomsnittliga åsiktspoäng i LIVE IQA-databasen [2].
För exempel, i REF, Mittal et al. föreslog en metod genom att genomföra en probabilistisk latent semantisk analys av de statistiska egenskaperna hos en stor samling orörda och förvrängda bildlappar.
Blind Image Quality Assessment Without Human Training Using Latent Quality Factors
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}