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NR-IQA for noise-affected images using singular value decomposition

机译：使用奇异值分解的NR-IQA用于受噪声影响的图像

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摘要

This study presents an efficient no-reference image quality assessment (NR-IQA) technique to assess the quality of images affected by noise. The proposed technique is based on two characteristics of the human eye (retina), namely the presence of centre-surround receptive field and visualisation utilising different spatial frequency channels. In the proposed technique, the authors model centre-surround receptive field using difference of Gaussians (DoG), whereas to mimic multiple frequencies in the centre-surround receptive field, they compute multiple DoG images of different values of standard deviations generated for different frequencies. Furthermore, the singular value decomposition-based features are obtained from the generated DoG images to estimate the image quality. The proposed technique does not require any training, neither based on distorted/original images nor based on subjective human scores, to assess the image quality. The performance of the proposed technique is being analysed on LIVE, TID08, CSIQ and SD-IVL databases and it shows that the proposed technique outperforms recently proposed NR and no-training/training-based IQA techniques. Experimental validation of the proposed technique in the big-data scenario of 10,000 noisy images also shows encouraging results.
机译：这项研究提出了一种有效的无参考图像质量评估（NR-IQA）技术，以评估受噪声影响的图像质量。所提出的技术基于人眼（视网膜）的两个特征，即中心环绕接收场的存在和利用不同空间频率信道的可视化。在提出的技术中，作者使用高斯差异（DoG）对中心-周围接收场进行建模，而为了模拟中心-周围接收场中的多个频率，他们计算了针对不同频率生成的具有不同标准偏差值的多个DoG图像。此外，从生成的DoG图像中获得基于奇异值分解的特征，以估计图像质量。所提出的技术不需要任何训练，既不基于失真/原始图像，也不基于主观人类评分来评估图像质量。在LIVE，TID08，CSIQ和SD-IVL数据库上分析了提出的技术的性能，结果表明，提出的技术优于最近提出的基于NR和无训练/基于训练的IQA技术。在10,000个噪点图像的大数据场景中，对所提出技术的实验验证也显示出令人鼓舞的结果。

著录项

  • 来源
    《Signal Processing, IET》 |2019年第2期|183-191|共9页
  • 作者

    Joshi Piyush; Prakash Surya;

  • 作者单位

    Indian Inst Technol Indore Discipline CSE Indore 453552 Madhya Pradesh India;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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