산업용 비전 시스템에서 전참조 객관적 평가 모델은 이미지 품질 평가 분야의 연구 핵심 주제입니다. 본 논문에서는 이중 스케일 화면 세부 정보에 기반한 전참조 이미지 품질 평가 모델을 제안합니다. 테스트 이미지를 특정 색상 공간으로 변환하여 명도 및 색도 채널을 분리합니다. 참조 이미지, 왜곡 이미지 및 이들의 융합 이미지 간의 그래디언트 상호 작용을 기반으로 명도 채널 그래디언트 유사도 성분을 구축하고 색도 채널 방향 일관성 분석과 결합하여 색상 유사도 성분을 생성합니다. 명도 채널의 스펙트럼 잔차, 가장자리 정보 및 적응 대조 특성을 융합하여 화면 세부 사항 누적 성분을 구성하여 세부 정보 누적 효과를 설명합니다. 마지막으로, 특성 계수를 통해 상기 성분들의 표준 편차 특성에 가중치를 부여하여 최종 평가 결과를 도출합니다. 본 모델의 신뢰성 검증을 위해 Spearman 순위 상관 계수(SROCC), Pearson 선형 상관 계수(PLCC), Kendall 순위 상관 계수(KROCC), 평균 제곱근 오차(RMSE)의 4가지 평가 기준을 기준으로 LIVE, CSIQ, TID2008, TID2013 및 KADID-10K 데이터베이스에서 테스트를 수행하였습니다. 실험 결과 본 모델은 상기 데이터베이스에서 측정된 PLCC 값이 최저 0.8768(KADID-10K)에서 최고 0.9678(LIVE), SROCC 값이 최저 0.8648(TID2013)에서 최고 0.9610(CSIQ)을 나타냈습니다. 다양한 전형적 및 딥러닝 전참조 이미지 품질 평가 모델과 비교하여 본 모델은 계산 효율성 측면에서 뚜렷한 우위를 보였으며, 예측 정확도 및 일반화 능력에서도 우수한 종합 성능을 나타냈습니다.

이미지 품질 평가;전참조;이중 스케일;화면 세부 정보