基于 InterPatch 和 Intra-Patch 的图像质量评估：联系代码代码工作组 https://www.codewr...

在本文中，我们提出了一种全参考（FR）图像质量评估（IQA）方案， 它从两个方面评估图像保真度：块间相似度和块内相似度。 该方案以补丁方式执行，以便质量图可以获得。 一方面，我们调查一个图像块与其相邻图像块之间的差异。 这种差异可以通过补丁间特征直观地描述，其中混合考虑了亮度掩蔽和对比度掩蔽的影响。 补丁间通过修改归一化相关系数 (NCC) 进一步测量相似性。 上另一方面，我们也重视图像内容在一个patch内的影响关于IQA问题。 对于块内特征，我们将图像曲率视为图像梯度的重要补充。 根据局部图像内容，通过自适应比较图像曲率和梯度来测量块内相似度。 此外，一个提出了补丁间和补丁内相似度的非线性积分以获得图像质量的总分。 对六个公开可用的图像进行的实验数据库表明，与几种方案相比，我们的方案实现了更好的性能最先进的计划。