Paper | BLIND QUALITY ASSESSMENT OF COMPRESSED IMAGES VIA PSEUDO STRUCTURAL SIMILARITY
作者:互联网
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动机:作者认为,基于块的压缩会产生一种伪结构(pseudo structures),并且不同程度压缩产生的伪结构具有一定的相似性。那么,我们就可以通过检测伪结构相似性,来评估压缩图像质量。
检测方法:将压缩图像进行最大程度压缩,得到most distorted image(MDI);然后再计算压缩前后的相似性,即pseudo structural similarity(PSS)。如果压缩图像本身质量很差,那么相似度就会很高。
意义:该方法不仅对于自然压缩图像很有效,而且对screen content image(SCI)也很有效。
本文考虑JPEG压缩图像。
【本文似乎主要考虑块效应,因为作者强调伪结构出现在块边缘。其实还有块内模糊可以考虑】
1. 技术细节
1.1 得到MDI
首先,PSS的意义在于利用了质量坐标的另一个方向,从而实现盲IQA:
具体而言,MDI是通过MATLAB的imwrite
函数,设置质量为0压缩得到的。
1.2 判别伪结构,计算伪结构相似性
[14]指出:自然图像中的角(corner)分布是不规律的。但对于JPEG压缩图像,角就变得规律了。这是因为压缩引入了大量伪角,且主要集中在块边缘。[14]就是用规律的角的占比,来刻画压缩失真程度。
本文的判别方式简单粗暴【但不准确】:只要检测到的角分布在\(8 \times 8\)边缘上,那么就被判定为伪结构;否则就判定为正常结构。这样,我们就能得到一个伪结构图:
可以从图中看到,但压缩越剧烈、质量越差时,压缩图像和MDI重合的伪结构就越多(红色代表重合点)。
检测角的方法借助[17]。
进一步,PSS就是 重合伪结构的数目 除以 MDI中伪结构的数目。
2. 实验
实验效果不是最佳的,只是和SOTA方法[7]不相上下。注意,在SCI上测试同样不错。
此外,作者还将这种思路用于检测一般失真。做法是:在一些基于特征的NR方法基础上,将PSS作为一个新的特征。从表2可以看出,PSS特征通常能显著改善 基于特征的NR方法 的性能。
标签:BLIND,MDI,SIMILARITY,压缩,VIA,图像,相似性,PSS,结构 来源: https://www.cnblogs.com/RyanXing/p/PSS.html