Algoritmer för restaurering av bilder utvärderas vanligtvis med hjälp av någon distorsionsåtgärd (t.ex. PSNR, SSIM) eller enligt mänskliga åsikter poäng som direkt kvantifierar upplevd perceptuell kvalitet. I den här artikeln visar vi matematiskt att förvrängning och perceptuell kvalitet är i strid med varandra. Specifikt, vi studerar den optimala sannolikheten för att särskilja resultaten av en bild restaurering algoritm från verkliga bilder. Vi visar att eftersom den genomsnittliga snedvridningen minskar, måste denna sannolikhet öka (vilket tyder på lägre perceptuell kvalitet). Förvånansvärt nog gäller detta resultat för alla snedvridande åtgärder (inklusive avancerade kriterier). Men som vi visar experimentellt, för vissa åtgärder är det mindre allvarligt (t.ex. avstånd mellan VGG-funktioner). Vi visar också att generative-adversarial-nets (GANS) är ett principiellt sätt att närma sig den uppfattning-snedvridning bunden. Detta utgör teoretiskt stöd för deras observerade framgång i lågnivåseende uppgifter. Baserat på vår analys föreslår vi en ny metod för att utvärdera bildrenoveringsmetoder, och använder den för att utföra en omfattande jämförelse mellan de senaste superupplösningsalgoritmerna.
I en nyligen genomförd studie, Blau et al. REF anser att snedvridningen och den perceptuella kvaliteten står i strid med varandra.
The Perception-Distortion Tradeoff