摘要
随着智能手机逐渐成为人们拍摄照片的主要工具，其摄像头性能及配套的计算摄影模块质量，已成为消费者市场中评估和排名智能手机的行业标配。本文开展了迄今为止最为全面的智能手机摄影感知质量评估研究。我们提出了智能手机摄影属性与质量（Smartphone Photography Attribute and Quality, SPAQ）数据库，该数据库包含由66款智能手机拍摄的11,125张图像，每张图像均附有迄今为止最丰富的标注信息。具体而言，我们在严格受控的实验室环境中，收集了针对每张图像的多维度人类主观评价，包括图像整体质量、图像属性（亮度、色彩丰富度、对比度、噪声水平和锐度）以及场景类别标签（动物、城市景观、人物、室内场景、自然景观、夜景、植物、静物及其他）。此外，所有图像的可交换图像文件格式（EXIF）数据也一并记录，以支持更深入的分析。我们首次利用该数据库，基于基准模型和多任务深度神经网络构建盲图像质量评估（Blind Image Quality Assessment, BIQA）模型，取得了初步成果。实验结果为理解EXIF数据、图像属性与高层语义信息如何共同影响图像质量提供了重要洞见，为下一代BIQA模型的设计提供了参考依据，同时也为移动设备上计算摄影系统的优化指明了方向。SPAQ数据库及所提出的BIQA模型已开源，相关资源可访问：https://github.com/h4nwei/SPAQ。