Blind Image Quality Assessment by Natural Scene Statistics and Perceptual Characteristics

场景统计 图像质量 感知 计算机科学 人工智能 质量(理念) 集合(抽象数据类型) 图像(数学) 计算机视觉 视觉感受 模式识别(心理学) 心理学 认识论 哲学 神经科学 程序设计语言
作者
Yutao Liu,Ke Gu,Xiu Li,Yongbing Zhang
出处
期刊:ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications [Association for Computing Machinery]
卷期号:16 (3): 1-91 被引量:25
标识
DOI:10.1145/3414837
摘要

Opinion-unaware blind image quality assessment (OU BIQA) refers to establishing a blind quality prediction model without using the expensive subjective quality scores, which is a highly promising direction in the BIQA research. In this article, we focus on OU BIQA and propose a novel OU BIQA method. Specifically, in our proposed method, we deeply investigate the natural scene statistics (NSS) and the perceptual characteristics of the human brain for visual perception. Accordingly, a set of quality-aware NSS and perceptual characteristics-related features are designed to characterize the image quality effectively. For inferring the image quality, we learn a pristine multivariate Gaussian (MVG) model on a collection of pristine images, which serves as the reference information for quality evaluation. At last, the quality of a new given image is defined by measuring the divergence between its MVG model and the learned pristine MVG model. Thorough experiments performed on seven popular image databases demonstrate that the proposed OU BIQA method delivers superior performance to the state-of-the-art OU BIQA methods. The Matlab source code of the proposed method will be made publicly available at https://github.com/YT2015?tab=;repositories.
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