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Objective Quality Prediction of Image Retargeting Algorithms

机译：图像重定目标算法的客观质量预测

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Quality assessment of image retargeting results is useful when comparing different methods. However, performing the necessary user studies is a long, cumbersome process. In this paper, we propose a simple yet efficient objective quality assessment method based on five key factors: i) preservation of salient regions; ii) analysis of the influence of artifacts; iii) preservation of the global structure of the image; iv) compliance with well-established aesthetics rules; and v) preservation of symmetry. Experiments on the RetargetMe benchmark, as well as a comprehensive additional user study, demonstrate that our proposed objective quality assessment method outperforms other existing metrics, while correlating better with human judgements. This makes our metric a good predictor of subjective preference.
机译：比较不同方法时，对图像重新定向结果进行质量评估非常有用。但是，进行必要的用户研究是一个漫长而繁琐的过程。在本文中，我们基于五个关键因素提出了一种简单而有效的客观质量评估方法：i）保护显着区域； ii）分析文物的影响； iii）保留图像的整体结构； iv）遵守公认的美学规则； v）保持对称性。在RetargetMe基准上进行的实验以及全面的其他用户研究表明，我们提出的客观质量评估方法优于其他现有指标，同时与人工判断的关联性更好。这使我们的指标成为主观偏好的良好预测指标。

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