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图像质量评价(二):VSI
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发布时间:2019-03-09

本文共 1478 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

图像质量评价(二):Visual Saliency-Induced Index (VSI)

Visual Saliency-Induced Index(VSI)是一种基于图像显著性特征的全参考(FR)图像质量评价标准。与基于几何/相互洁度失真(GSM/SSIM)方法不同,VSI主要关注图像失真对视觉显著性(Visual Saliency, VS)的影响。

研究表明,图像质量的失真会显著影响视觉显著性特征图(VS map),且这种影响与失真程度有着强烈的相关性。为了验证这一假设,我们对TID2013数据集的VS maps进行了分析。该数据集包含25个参考图像,24种不同类型的失真,5个失真水平。每种失真类型和水平对应25个失真图像。首先,使用GBVS模型对数据集中所有图像计算VS maps。然后,对每个失真图像计算其与对应参考图像的VS maps的均方误差(MSE)。对同一类型同一水平失真的MSE求均值,结果显示出显著的相关性。

实验结果表明,大多数失真类型的VS maps中MSE值越大,对应的主观质量评分越低。如上图所示,c和e两种不同类型的失真,主观质量评分分别为5.05和2.40,对应的MSE值分别为4.49和198.36。结果显示,颜色饱和度改变(CCS)类型失真在VS maps中表现较差,这是由于VS计算过程中的归一化操作导致的。例如,对比度改(Contrast Change, CTC)类型失真因归一化操作影响了VS值的表现,使得VS maps无法准确反映对比度失真。

为应对这种问题,研究采用了梯度模流量(Gradient Modulus, GM)来补充VS的不足。例如,使用Scharr operator计算图像的水平和垂直梯度。如上图所示,ab两个图像的VS maps分别为cd和ef。通过对比Prosecutor检验结果表明,f相较于e有更明显的失真,说明GM map能够较为准确地反映对比度失真。

此外,由于颜色失真(如色度改变)无法通过单通道梯度值得以准确度量,研究进一步引入了M/N通道的信息,结合RGB空间变换。通过实验验证,这种方法能够有效补充颜色失真检测。

基于上述特征,VSI可以通过以下公式定义:

MS-x(x, y) = α * VS_s(x, y)/max(VS_i) + β * GM_map(x, y)/max(GM_j) + γ * M_map(x, y)/max(M_k) + δ * N_map(x, y)/max(N_l)

其中,α, β, γ, δ均为正权重常数。最终,图像的VSI值计算为各个像素的加权平均,具体公式如下:

VSI = avg( VS_map × VS_squared + GM_map × GM_squared + M_map × M_squared + N_map × N_squared )

通过实验验证,VSI与多个标准数据库(如TID2013,TID2008,CSIQ,LIVE)得出的指标表现优异。如下表所示:

数据集 SROCC KROCC PLCC RMSE
TID2013 0.8965 0.7183 0.9000 0.5404
TID2008 0.8979 0.7123 0.8762 0.6466
CSIQ 0.9423 0.7857 0.9279 0.0979
LIV 0.9524 0.8058 0.9482 8.6816
加权平均值 0.9100 0.7366 0.9033

这表明VSI在多个标准下均展现出良好的性能,具有广泛的应用价值。

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