研究目的
通过大规模众包研究探究真实失真对图像质量感知的影响。
研究成果
该研究成功创建了一个真实失真图像的综合数据库，并证明了众包方法在收集可靠主观质量评分方面的有效性。研究结果凸显了混合失真对人类观察者和自动质量预测模型构成的挑战。
研究不足
该研究对参与者的实验环境缺乏控制，可能导致主观评分出现差异。此外，数据库中未包含原始参考图像，限制了其在无参考图像质量评估研究中的应用。
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 高效热带泵浦Nd:YLF激光器
DOI：10.1109/pn.2019.8819554
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
大多数公开可用的图像质量数据库都是在高度受控条件下创建的，通过在高质量照片上引入分级模拟失真来构建。然而，使用典型现实移动摄像设备拍摄的图像通常会受到多种复杂失真的混合影响，这些失真未必能通过现有数据库中的人造失真得到良好建模。传统数据库的创建者通常在严格控制的视觉环境下进行心理物理学研究，以获取具有统计意义的图像主观评分数据集，因此其数据量相较于其他类型图像分析数据库相对较小。
为克服这些局限，我们设计并创建了一个名为"LIVE野外图像质量挑战数据库"的新数据库，其中包含大量使用代表性现代移动设备拍摄的真实图像，这些图像呈现广泛多样的真实失真类型。我们还设计并实施了一个新型在线众包系统，用于开展大规模、持续数月的主观图像质量评估(IQA)研究。该数据库包含8100多名独立观察者对1162幅图像超过35万条主观评分。尽管无法控制众多参与者的实验环境，我们仍证明了该主观数据集具有出色的内部一致性。
我们还在此数据库上评估了多种顶尖盲式IQA算法，并揭示了失真混合如何同时挑战终端用户和自动感知质量预测模型。新数据库已公开使用，访问地址：http://live.ece.utexas.edu/research/ChallengeDB/index.html。
作者：
Deepti Ghadiyaram，Alan C. Bovik
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