이미지 품질 평가 모델의 정확도를 높이기 위해 색모 척도 위상의 일관성을 기반으로 한 전체 참고 평가 모델을 제안하였다. 먼저 CIELAB 색 공간의 색모 지표인 Vividness에서 이미지 구조 정보를 추출하여 색모 척도 상의 위상 일관성 값을 얻었다; 이후 평균제곱근법을 사용하여 대비 유사도 맵을 계산하고, 위의 색 공간의 색상 채널을 통해 색도 유사도 맵을 획득하였다; 마지막으로 위상 일관성, 대비 및 색도의 세 가지 이미지 특성을 결합하여 표준 편차 방법을 사용한 합산 풀링을 통해 전체 참고 이미지 품질 평가 계산 모델을 얻었다. 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 4개의 일반적인 이미지 데이터베이스에서 손상된 이미지를 테스트하고 4가지 평가 기준에 따라 예측 정확도, 계산 복잡성 및 일반화 능력을 분석하였다. 실험 결과 본 모델은 위 데이터베이스에서 측정된 Pearson 선형 상관 계수가 최소 0.8781(TID2013), 최대 0.9616(LIVE)이며, Spearman 순위 상관 계수는 최소 0.8592(TID2013), 최대 0.9653(LIVE)를 나타냈다. 기존 여러 방법과 비교하여 본 이미지 품질 평가 모델은 더 높은 시각 관계 예측 정확도를 가진다.

이미지 품질 평가; 위상 일관성; 색도 연산자; 표준 편차 풀링; 대비 유사도