Abstract-De flesta allmänt tillgängliga bildkvalitetsdatabaser har skapats under mycket kontrollerade förhållanden genom att man infört graderade simulerade snedvridningar på högkvalitativa fotografier. Dock är bilder som fångas med hjälp av typiska verkliga mobila kameraenheter oftast drabbade av komplexa blandningar av flera snedvridningar, som inte nödvändigtvis väl modelleras av de syntetiska snedvridningar som finns i befintliga databaser. Upphovsmännen till befintliga äldre databaser genomförde vanligtvis psykometriska studier på människor för att få statistiskt meningsfulla uppsättningar av bedömningar av mänskliga åsikter om bilder i en strikt kontrollerad visuell miljö, vilket resulterade i små datainsamlingar i förhållande till andra typer av databaser för bildanalys. För att övervinna dessa begränsningar har vi designat och skapat en ny databas som vi kallar LIVE I databasen Wild Image Quality Challenge, som innehåller vitt skilda autentiska bildförvrängningar på ett stort antal bilder som fångas med hjälp av en representativ mängd moderna mobila enheter. Vi har också utformat och implementerat ett nytt online crowdsourcing-system, som vi har använt för att genomföra en mycket storskalig, flermånaders bildkvalitetsbedömning (IQA) subjektiv studie. Vår databas består av över 350 000 opinionssiffror på 1162 bilder utvärderade av över 8100 unika mänskliga observatörer. Trots bristen på kontroll över de många studiedeltagarnas experimentella miljöer visar vi på en utmärkt intern konsekvens i den subjektiva datamängden. Vi utvärderar också flera topppresterande blinda IQA-algoritmer på den och presenterar insikter om hur blandningar av snedvridningar utmanar både slutanvändare och automatiska perceptuella kvalitetsförutsägelsemodeller. Den nya databasen finns tillgänglig för allmänheten på http://live.ece.utexas.edu/research/ChallengeDB/index.html. Index Terms-Perceptuell bildkvalitet, subjektiv bildkvalitetsbedömning, crowdsourcing, autentiska förvrängningar.
Ghadiyaram och Bovik REF utvecklade LIVE I databasen Wild Image Quality Challenge med 1162 bilder som innehåller olika, autentiska, verkliga förvrängningar som bedömts av mer än 8 100 unika ämnen.
Massive Online Crowdsourced Study of Subjective and Objective Picture Quality
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}