IQA笔记0

本文探讨了图像质量主观和客观评估的区别,重点关注客观评估中的MSE和PSNR等方法,以及它们的局限性。此外,还介绍了客观评估的分类,如全参考、无参考和减少参考,以及通用性和应用特定性的区别。

主客观IQA

主观IQA一般用mean opinion score (MOS),但效率低。(human visual system (HVS))

客观IQA可以自动且准确的评价图片质量。

常见的客观评估方法

1.mean squared error (MSE)&peak signal-to-noise ratio (PSNR)

\small MSE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(X{i}-Y{i})

\small PSNR = 10 \lg \frac{L^2}{MSE}

N代表像素总数,L代表像素点位数

2.general\small l{p} norm,即 Minkowski metric

常用MSE和PSNR与线性代数方法(如傅里叶变换)一起解决问题。

但是MSE至少存在以下几点问题:

1.不关心像素点的位置。

2.认为每个像素点同等重要。

3.由于加了绝对值,分辨不出来错误的方向。

4.忽略了同样的像素点误差,可能对不同的图像,有不同的意义。

对于客观评估方法,有以下几种分类方式:

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