基于Haar小波的图像质量感知相似性指数

在大多数实际情况下，图像和视频的压缩或传输会产生最终会被人类观察者感知的失真。反之，图像和视频修复技术（如修补或去噪）旨在提升人类观察者的体验质量。因此，正确评估人类观察者主观体验中的图像与无失真参考图像之间的相似性，可以显著改进任何传输、压缩或修复系统。本文介绍了一种基于哈尔小波的感知相似性指数（HaarPSI），这是一种新颖且计算成本低廉的全参考图像质量评估相似性度量方法。HaarPSI 利用从哈尔小波分解中获得的系数来评估两幅图像之间的局部相似性以及图像区域的相对重要性。通过在包含数千张不同失真图像的四个大型基准数据库上进行验证，证明了 HaarPSI 与人类体验质量的一致性。在这四个数据库中，HaarPSI 在与人类意见评分的相关性方面超过了现有的全参考相似性度量方法，如结构相似性指数（SSIM）、特征相似性指数（FSIM）和基于视觉显著性的指数（VSI）。结合其简单的计算结构和较短的执行时间，这些实验结果表明 HaarPSI 在实际任务中具有很高的适用性。