Abstract-befintliga blinda bildkvalitet bedömning (BIQA) metoder är mestadels åsiktsmedvetna. De lär sig regressionsmodeller från träningsbilder med tillhörande mänskliga subjektiva poäng för att förutsäga den perceptuella kvaliteten på testbilder. Sådana åsiktsmedvetna metoder kräver dock en stor mängd träningsprover med tillhörande mänskliga subjektiva poäng och en mängd olika typer av förvrängning. BIQA-modellerna lär sig genom opinionsbildande metoder har ofta en svag generaliseringsförmåga, vilket begränsar deras användbarhet i praktiken. Som jämförelse behöver opinion-unware metoder inte mänskliga subjektiva poäng för utbildning, och därmed har större potential för god generalisering förmåga. Tyvärr hittills ingen opinion-unware BIQA metod har visat konsekvent bättre kvalitet förutsägelse noggrannhet än de opinion-medvetna metoder. Här strävar vi efter att utveckla en opinionsbildande BIQA-metod som kan konkurrera med, och kanske överträffa, de befintliga opinionsbildande metoderna. Genom att integrera funktioner i naturlig bild statistik som härrör från flera ledtrådar, lär vi oss en multivariat Gaussian modell av bild fläckar från en samling orörda naturliga bilder. Med hjälp av den lärda multivariat Gaussian modellen, ett Bhattacharyya-liknande avstånd används för att mäta kvaliteten på varje bild patch, och sedan en övergripande kvalitet poäng erhålls genom genomsnittlig poolning. Den föreslagna BIQA-metoden behöver inte några förvrängda provbilder eller subjektiva kvalitetspoäng för utbildning, men omfattande experiment visar dess överlägsna kvalitet-prediktion prestanda till de toppmoderna opinionsbildande BIQA-metoder. MATLAB-källkoden för vår algoritm är allmänt tillgänglig på www.comp.polyu.edu.hk/ och cslzhang/IQA/ILNIQE/ILNIQE.htm. Index Terms-Blind bild kvalitetsbedömning, naturlig bildstatistik, multivariat Gaussian.
Zhang m.fl. REF föreslog en helt blind bildkvalitetsmetod genom att integrera funktionerna i NSS neutrala bilder som härrör från flera domäner; sedan deras system lär sig en multivariat Gaussian modell från var och en av blocken från icke snedvridna orörda bilder.
A Feature-Enriched Completely Blind Image Quality Evaluator
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}