ERQA：面向视频超分辨率的边缘恢复质量评估

尽管视频超分辨率（Video Super-Resolution, VSR）技术日益流行，目前仍缺乏有效的评估方法来衡量放大帧中恢复细节的质量。某些超分辨率方法可能生成错误的数字，甚至还原出完全不同的面部特征。一种方法的结果是否可信，关键在于其恢复真实细节的能力。在图像超分辨率领域，利用自然图像的分布特性可生成与真实图像仅部分相似的高分辨率图像；而VSR则通过利用邻近帧中的额外信息，实现对原始场景细节的更精准恢复。本文提出的ERQA评估指标旨在衡量VSR模型恢复真实细节的能力。基于边缘信息对细节和特征识别具有重要意义的假设，我们以边缘保真度作为该指标的核心基础。本文的实验验证基于MSU视频超分辨率基准数据集，该数据集包含最具挑战性的细节恢复场景，能够有效检验原始帧细节的恢复保真度。本文所提出的评估指标代码已公开，可访问 https://github.com/msu-video-group/ERQA 获取。