【摘 要】
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随着智能手机的普及和社交网络平台的广泛应用,越来越多的用户在微信、微博和小红书等平台上分享各种各样的数字图像。因此,数字图像已逐渐成为信息交互的一种主流形式。由于图像成像设备和图像通信系统尚不完善,数字图像在采集、传输和显示等过程中会出现图像质量失真现象,影响用户的体验。如何用计算的方法准确地评价图像质量失真程度已成为图像处理和计算机视觉研究领域的一种重要任务。通常,图像质量评价可分为全参考图像质
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随着智能手机的普及和社交网络平台的广泛应用,越来越多的用户在微信、微博和小红书等平台上分享各种各样的数字图像。因此,数字图像已逐渐成为信息交互的一种主流形式。由于图像成像设备和图像通信系统尚不完善,数字图像在采集、传输和显示等过程中会出现图像质量失真现象,影响用户的体验。如何用计算的方法准确地评价图像质量失真程度已成为图像处理和计算机视觉研究领域的一种重要任务。通常,图像质量评价可分为全参考图像质量评价、半参考图像质量评价和无参考图像质量评价三种类型,其中全参考图像质量评价是在参考图像和失真图像均为已知的前提下对失真图像质量进行定量评价。由于深度学习在自然语言处理、图像分类、目标检测等任务取得巨大成功,因此许多研究人员利用深度学习开展了一系列图像质量评价研究工作。运用深度神经网络设计全参考图像质量评价算法是当前图像质量评价研究的一个重要课题。本文利用Transformer网络,同时结合特征聚合、注意力机制、孪生网络等理论和技术,开展全参考图像质量评价研究,设计出两种高效的质量评价新算法,即基于多层次Transformer特征聚合的全参考图像质量评价算法、统一双注意力和孪生Transformer网络的全参考图像质量评价算法。本文的主要结果概括如下:（1）设计基于多层次Transformer特征聚合的全参考图像质量评价算法通常,图像质量失真直接反应在图像像素的信息损失,不同失真类型所造成的信息损失往往不同。因此可通过量化图像的颜色、纹理、边缘、局部结构特征等信息的损失,从而有效反映出图像质量失真程度。为此,本文利用Transformer网络和特征聚合技术,设计一种基于多层次特征聚合的全参考图像质量评价算法。该算法利用双路视觉Transformer网络提取多级特征,通过考虑参考图像和失真图像之间的颜色、纹理、形状等低级特征以及带语义信息的高级特征之间的关系,得到多层次感知差异特征。然后通过设计注意力聚合器对差异特征进行聚合,使得网络更关注特征图中的重要特征并抑制不重要特征,从而提高失真敏感性。最后使用双分支预测头的策略来预测最终质量得分。此外,还设计联合均方误差、KL散度和质量分数排名次序的损失函数,以确保网络训练稳定并且能有效地学习图像感知质量。实验结果表明该算法在传统失真数据集上优于一些先进的全参考图像质量评价算法。此外,该算法在生成式对抗网络（GAN）合成图像数据集上也达到较好的性能。（2）提出统一双注意力和孪生Transformer网络的全参考图像质量评价算法现有全参考图像质量评价算法在评估传统失真图像和GAN合成失真图像方面还存在局限性。为此,本文基于Transformer网络和双注意力等技术,提出一种统一双注意力和孪生Transformer网络的全参考图像质量评价算法。该项工作的一个重要贡献是设计了一个联合孪生Transformer网络和特征融合网络的空域注意力模块。该注意力模块能够模拟人类视觉系统,使视觉注意力集中在重要区域的特征,同时能有效地将参考图像和失真图像之间的感知差异映射成一种潜在距离。另外一个重要贡献是设计双注意力策略,通过联合空域注意力和通道注意力对特征进行聚合,以提高失真敏感性。此外,还设计了一个新的联合损失函数,综合考虑均方误差、双向KL散度和质量分数排名次序等信息。该损失函数能提供稳定训练并确保网络能够有效地学习图像感知质量。在公开数据集上进行大量实验,结果表明该算法在混合图像质量评价问题上优于多种先进的全参考图像质量评价算法。
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