摘要
近年の霧除去アルゴリズムの品質評価方法は一般的に主観的評価結果に依存しているが、定量的な記述が不足している；既存の客観的品質評価方法は主観的評価方法との整合性が安定せず、両者間で不一致が生じることがある。霧除去方法に対する客観的品質評価性能を向上させるため、本稿では人工合成画像に基づくフルリファレンス霧除去方法の品質評価を提案する。まず、参照無霧画像、合成有霧画像、およびこれらの合成有霧画像に8種類の主要な霧除去アルゴリズムを適用して得られた霧除去画像を含む合成画像データセットを構築する。次に、霧除去後の画像に生じうるいくつかの品質問題を分類する。最後に、鮮明度関連特徴と既存の客観的品質評価を組み合わせて、画像の視認性、構造類似性、色の回復度を相互に融合させた霧除去方法の品質評価を提案する。合成画像データセットにおいて、本稿の方法と既存の典型的な画像品質評価方法との比較実験を行い、実験結果はSRCC、PLCCおよびRMSE指標で本方法が最良の性能を示すことを明らかにした。本方法は主観評価との整合性も高く、霧除去アルゴリズムの研究をより支援する。
关键词
画像霧除去;客観的品質評価;合成有霧画像;画像データセット
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website