IQA图像质量评价
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发布时间：2024-10-21 17:19
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时间：2024-10-21 17:51
IQA图像质量评价指标与检测方式概述
当前，主观和客观的图像质量评估方法主要依赖于一系列指标，如：
MOS和DMOS：主观评估依赖于观察者的打分，衡量图像失真程度。
RMSE：衡量算法预测与人眼评分的绝对误差，反映预测准确性。
线性相关系数（LCC和Spearman/Rank相关系数）：评估算法与主观评分的相关性，评价准确性与单调性。
Kendall秩相关系数：与LCC类似，评估单调性。
离出率(OR)：衡量评价结果与主观评分偏离程度，超出2倍标准差的异常值比例。
对于图像质量检测，常见的方法包括：
全/半参考方法：比较图像特征与原始图像的特征，适用于验证数字水印和视频质量监控等。
盲图像质量(BIQ)评估：仅依赖失真图像特征，适用于特定失真类型或综合评价的无参考方法。
机器学习方法：如SVM+SVR进行类型识别并量化评价，以及GGD采用小波分解和SVM/ SVR模型评估。
概率模型：建立特征与质量的统计模型，如NIQE和基于韦伯分布的特征距离评估。
神经网络：通过卷积神经网络(CNN)或深度学习算法，结合特征提取和回归分析预测图像质量。
这些方法各有优缺点，选择取决于具体的应用场景和数据量大小。
