摘要
自动图像质量评估（IQA）旨在通过计算模型实现与主观评价一致的图像质量度量。过去几十年中，已有数十种IQA模型被提出。尽管其中部分模型能够较为准确地预测主观图像质量，但其计算开销通常较高。为满足实时性要求，本文提出一种新型快速高效的IQA指标——基于谱残差的相似性（Spectral Residual-based Similarity, SR-SIM），该方法建立在特定的视觉显著性模型——谱残差视觉显著性模型（Spectral Residual Visual Saliency）之上。SR-SIM的设计基于一个核心假设：图像的视觉显著性图与其感知质量密切相关。在三个大规模IQA数据集上开展的大量实验表明，SR-SIM在预测性能上优于其他当前先进的IQA指标。此外，SR-SIM具有极低的计算复杂度，具备良好的实时应用潜力。SR-SIM的Matlab源代码及评估结果已公开发布，可访问 http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/SR-SIM/SR-SIM.htm 获取。