A Content-aware Metric for Stitched Panoramic Image Quality Assessment [ ICCV 2017 ]

最新推荐文章于 2024-07-01 20:58:10 发布
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#图像拼接质量评价

本文介绍了针对全景拼接图像质量评估的研究，提出了一种融合度量方法，包括Perceptual Geometric Error Metric和Structure-guided Metric。方法通过计算光流场能量的局部方差和结构区域的亮度色差梯度，评估拼接过程中的几何和结构扭曲。实验展示了该方法的有效性，并与传统方法和主观评价进行了比较。


关于图像质量评价，很早之前就有前辈在该领域做出卓越的贡献，推动该方向的进步。

图像质量评价的重要性自然不言而喻，而且对于世界上很多事物，人们都想着站在某个或多个角度进行一系列评价，或主观或客观。


最开始是针对于单幅照片的一系列评价，从主观评价和客观评价两个大的角度来较为精确评估一幅照片的质量好坏。其中

主观评价分为：绝对评价和相对评价

客观评价分为：全参考评价、部分参考评价和<

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数字图像处理与Python实现-边缘检测-差分法边缘检测
视觉与物联智能
06-02 1781
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Seam Carving for Content-Aware Image Resizing（基于内容缩放图片的方法）
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图像拼接--Seam Carving for Content-Aware Image Resizing
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基于视觉信息保真度的图像拼接质量客观评价方法
03-04
针对实时数字图像拼接系统对拼接图像进行客观质量评价的需要，考虑到采用传统客观评价方法存在与人眼主观评价结果不相符的缺陷，提出了一种基于视觉信息保真度(VIF)的图像拼接质量客观评价方法。首先，在假设图像源符合高斯尺度混合(GSM)模型的前提下，将图像拼接算法作为图像信号失真通道，而且考虑人眼视觉内部神经元噪声特性，建立了基于VIF的数字图像拼接质量客观评价模型，推导得到了一种拼接图像质量评价指标(MVIF)；然后，详细介绍了MVIF评价算法的参数估计方法；最后，采用多组拼接图像进行了仿真对比实验对MVIF评价算法的性能进行了验证。实验结果表明，与现有方法相比，该方法能够对拼接图像质量进行正确评价，其客观评价结果与主观评价结果更加一致。
阅读笔记（IJCV2007）Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features
小秋在路上~
02-17 1258
Brown M, Lowe D G. Automatic panoramic image stitching using invariant features[J]. International journal of computer vision, 2007, 74: 59-73.
Group-aware Contrastive Regression for Action Quality Assessment
qq_41832686的博客
09-15 1174
arXiv:2108.07797v1 [cs.CV] 17 Aug 2021 思路 根据样本和参考视频的相关性来提供重要的线索（因为同一个数据集的视频变化很小），以至于更准确的进行动作质量评估。使用一个Contrastive Regression (CoRe) 来成对的对比。 尽管对比回归框架可以预测相对分数∆s，∆s通常取值范围很广(例如，对于潜水，∆s∈[−30,30])。因此，直接预测∆s仍然是一个很大的困难，因此提出一个group-aware regression tree将传统的得分回归转换
Pixel-Aware Stable Diffusion for Realistic Image Super-Resolution and Personalized Stylization
weixin_44994838的博客
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xyx′∈Rh∗w×cy′∈Rh∗w×cPACAQKVSoftmaxd​QKT​⋅VQtoQx′KtoKy′VtoVy′。
精选资源
Seam carving for content-aware image resizing:Seam carving的实现-matlab开发
05-29
为 GUI 运行 seamCarving_GUI.m 运行 test_code 进行简单测试阅读“Readme.pdf”了解更多技术信息。 参考： Avidan、Shai 和 Ariel Shamir。 “用于内容感知图像大小调整的接缝雕刻。” ACM 图形交易 (TOG)。...
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matlab图像质量评价含代码，文章！
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