北京航空航天大学学报 ›› 2019, Vol. 45 ›› Issue (12): 2487-2494.doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0368

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基于多尺度失真感知特征的重定向图像质量评估

吴志山, 张帅, 牛玉贞   

  1. 福州大学 数学与计算机科学学院, 福州 350108
  • 收稿日期:2019-07-09 出版日期:2019-12-20 发布日期:2019-12-31
  • 通讯作者: 牛玉贞 E-mail:yuzhenniu@gmail.com
  • 作者简介:吴志山 男,硕士研究生。主要研究方向:多媒体和计算机图形学;张帅 男,硕士。主要研究方向:多媒体和计算机图形学;牛玉贞 女,博士,教授,博士生导师。主要研究方向:计算机视觉、多媒体和计算机图形学。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61672158);福建省自然科学基金(2019J02006)

Retargeted image quality assessment based on multi-scale distortion-aware feature

WU Zhishan, ZHANG Shuai, NIU Yuzhen   

  1. College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China
  • Received:2019-07-09 Online:2019-12-20 Published:2019-12-31
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China (61672158); Natural Science Foundation of Fujian Province, China (2019J02006)

摘要: 在不同宽高比显示设备上的图像观看体验通常受到图像重定向操作方法的影响。为了提高重定向图像主观感知与客观评估之间的一致性,提出了基于多尺度失真感知特征(MSDA)的客观重定向图像质量评估(RIQA)方法。语义失真和细节失真经常出现在图像的不同尺度上,因此从图像的不同尺度中提取失真感知特征。提出了一个描述原始图像和重定向图像之间的宽高比相似度(ARS)的精确度量。此外,使用视觉注意力融合图来模拟人类视觉系统对图像的主观关注度。在2个基准数据库上的实验结果表明,所提出的MSDA方法的肯德尔排名相关系数(KRCC)、皮尔逊线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼秩次相关系数(SRCC)指标分别比对比方法中最优方法提高4.1%、1.8%和4.5%。

关键词: 图像重定向, 重定向图像质量评估(RIQA), 视觉注意力融合, 宽高比相似度(ARS), 多尺度

Abstract: The subjective visual experience of viewing images using a variety of display devices is usually affected by image retargeting operation. To improve the consistency between subjective perception and objective assessment for the retargeted images, we present an objective retargeted image quality assessment (RIQA) method based on multi-scale distortion-aware (MSDA) features. Because semantic distortion and detail distortion appear on different scales of the image, we propose to extract distortion-aware features from multiple scales of the image. Specifically, we present an accurate measurement for the aspect ratio similarity (ARS) between the original and retargeted images. Furthermore, we use a fused visual attention map to simulate the subjective attention of the human visual system to the image. The experimental results on the two benchmark databases show that the Kendall rank correlation coefficient (KRCC), Pearson linear correlation coefficient (PLCC), and Spearman rank-order correlation coefficient (SRCC) indicators of the proposed MSDA method are 4.1%, 1.8%, and 4.5% higher than the optimal method in the comparative methods, respectively.

Key words: image retargeting, retargeted image quality assessment (RIQA), visual attention fusion, aspect ratio similarity (ARS), multi-scale

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