No-Reference Physics-Based Quality Assessment of Polarization Images and Its Application to Demosaicking

人工智能 极化(电化学) 基本事实 计算机科学 计算机视觉 脱模 图像质量 图像处理 图像(数学) 数学 彩色图像 物理化学 化学
作者
Ning Li,Benjamin Le Teurnier,Matthieu Boffety,François Goudail,Yongqiang Zhao,Quan Pan
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:30: 8983-8998 被引量:20
标识
DOI:10.1109/tip.2021.3122085
摘要

Assessing the quality of polarization images is of significance for recovering reliable polarization information. Widely used quality assessment methods including peak signal-to-noise ratio and structural similarity index require reference data that is usually not available in practice. We introduce a simple and effective physics-based quality assessment method for polarization images that does not require any reference. This metric, based on the self-consistency of redundant linear polarization measurements, can thus be used to evaluate the quality of polarization images degraded by noise, misalignment, or demosaicking errors even in the absence of ground-truth. Based on this new metric, we propose a novel processing algorithm that significantly improves demosaicking of division-of-focal-plane polarization images by enabling efficient fusion between demosaicking algorithms and edge-preserving image filtering. Experimental results obtained on public databases and homemade polarization images show the effectiveness of the proposed method.
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