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Structured computational modeling of Human Visual System for No-reference Image Quality Assessment

International Journal of Automation and computing 2021年第2期18卷 204-218页

作者： Wen-Han Zhu Wei Sun Xiong-Kuo Min Guang-Tao Zhai Xiao-Kang Yang MoE Key Lab of Artificial Intelligence AI InstituteShanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China Institute of Image Communication and Information Processing Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China

Objective image quality assessment(IQA)plays an important role in various visual communication systems,which can automatically and efficiently predict the perceived quality of *** human eye is the ultimate evaluator for visual experience,thus the modeling of human visual system(HVS)is a core issue for objective IQA and visual experience *** traditional model based on black box fitting has low interpretability and it is difficult to guide the experience optimization effectively,while the model based on physiological simulation is hard to integrate into practical visual communication services due to its high computational *** bridging the gap between signal distortion and visual experience,in this paper,we propose a novel perceptual no-reference(NR)IQA algorithm based on structural computational modeling of *** to the mechanism of the human brain,we divide the visual signal processing into a low-level visual layer,a middle-level visual layer and a high-level visual layer,which conduct pixel information processing,primitive information processing and global image information processing,*** natural scene statistics(NSS)based features,deep features and free-energy based features are extracted from these three *** support vector regression(SVR)is employed to aggregate features to the final quality *** experimental comparisons on three widely used benchmark IQA databases(LIVE,CSIQ and TID2013)demonstrate that our proposed metric is highly competitive with or outperforms the state-of-the-art NR IQA measures.

关键词： Image quality assessment(IQA) no-reference(NR) structural computational modeling human visual system visual feature extraction

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