图像质量评价之数据库
視頻質量專家組(Video Quality Experts Group, VQEG)發起的評價算法性能校準項目的主要思想是通過組織主觀實驗獲取圖像的主觀質量,以主客觀質量的一致性來判斷客觀評價算法的性能。目前常用的數據主要有以下8種:
1)LIVE(Laboratory for image & video engineering ) ? ?
http://live.ece.utexas.edu/index.php
LIVE是美國德克薩斯大學奧斯汀分校的電氣與計算機工程系與心理學系聯合建立,應用最為廣泛。Release 2 版本含29幅參考圖像,779幅失真圖像,其中JPEG2000失真175幅,JPEG失真169幅,白噪聲失真145幅,高斯模糊失真145幅,快速瑞利衰減失真145幅。該數據庫的DMOS值由161個觀察者給出的約25000個數據統計得到,DMOS取值范圍為[0,100]。
2)CSIQ(Categorical subjective image quality)
http://vision.okstate.edu/csiq
CSIQ由美國俄克拉何馬州立大學的電氣與計算機工程學院建立,含30幅參考圖像,866幅失真圖像,失真類型包括JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、整體對比度縮減、加性高斯粉紅噪聲、加性高斯白噪聲以及高斯模糊6種。該數據庫的DMOS值由25個觀察者給出的約5000個數據統計得到,DMOS取值范圍為[0,1]。
3)IVC
http://www2.irccyn.ec-nantes.fr/ivcdb/
IVC由法國南特中央理工大學建立,包括10幅參考圖像,235幅失真圖像。失真類型包括JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、LAR編碼和模糊。該數據庫的MOS值由15個觀察者給出數據統計得到,MOS取值范圍為[0,5]。
4)MICT
http://mict.eng.u-toyama.ac.jp/mictdb.html
MICT由富山大學創立,包括14幅參考圖像,168幅失真圖像。失真類型包括JPEG壓縮和JPEG2000壓縮。該數據庫的MOS值由16個觀察者給出數據統計得到,MOS取值范圍為[1,5]。
5)A57
http://foulard.ece.cornell.edu/dmc27/vsnr/vsnr.html
A57是由康奈爾大學創立,包括3幅參考圖像,54幅失真圖像。失真類型包括:a)對圖像離散曉波變換后的5個LH子帶上的量化,采用均勻步長進行量化,失真圖像的對比度均方差相等。b)加性高斯白噪聲 ?c)JPEG壓縮 ?d)JPEG2000壓縮不包括視覺頻率加權 e)JPEG2000壓縮,采用基于動態對比度的量化算法 f)高斯模糊?
該數據庫的DMOS值由7個觀察者給出數據統計得到,MOS取值范圍為[0,1]。
6)TID2008(Tampere image database)
http://www.ponomarenko.info/tid2008.htm
TID2008是由烏克蘭國家航空航天大學的N504信號接收、傳輸與處理系建立,包括25幅參考圖像,1700幅失真圖像。失真類型有17種包括:加性高斯噪聲、顏色分量強于照明分量的加性噪聲、空間位置相關噪聲、掩膜噪聲、高頻噪聲、脈沖噪聲、量化噪聲、高斯模糊、圖像噪聲、JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、JPEG傳輸錯誤、JPEG2000傳輸錯誤、非偏心式噪聲、不同強度的局部塊失真、強度均值偏移以及對比度變化。該數據庫的DMOS值由838觀察者給出256428個數據統計得到,MOS取值范圍為[0,9]。
7)TID2013(Tampere image database)
http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm
TID2013是TID2008的加強版,包括25幅參考圖像,3000幅失真圖像。失真類型24種,增加了包括:改變色彩飽和度、多重高斯噪聲、舒適噪聲、有損壓縮、彩色圖像量化、色差以及稀疏采樣。該數據庫的DMOS值由971觀察者給出524340個數據統計得到,MOS取值范圍為[0,9]。由于該數據庫失真種類多,數據庫更為豐富,且是一種彩色失真數據庫,因此越來越多的算法在對比試驗中,包含了該數據庫。
8)WIQ(Wireless imaging quality)
http://www.bth.se/tek/rcg.nsf/pages/wiq-db
WIQ是瑞典布萊金厄理工學院和印度尼西古納德爾瑪大學的研究人員合作建立的,包括7幅參考圖像,80幅失真圖像。失真類型5種,包括:“平”分配、JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、JPEG200+DCQ壓縮、高斯模糊以及高斯白噪聲。該數據庫的DMOS值由60觀察者給出
參考文獻:無參考圖像質量評價綜述_王志明
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作者:lanmengyiyu
來源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/lanmengyiyu/article/details/53332680
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總結
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