Ein Haar-Wavelet-basierter Perzeptionsähnlichkeitsindex für die Bildqualitätseinschätzung

In den meisten praktischen Situationen entstehen durch die Kompression oder Übertragung von Bildern und Videos Verzerrungen, die letztendlich von einem menschlichen Beobachter wahrgenommen werden. Umgekehrt zielen Techniken zur Restauration von Bildern und Videos, wie z.B. Inpainting oder Rauschunterdrückung, darauf ab, die subjektive Qualitätserfahrung für menschliche Betrachter zu verbessern. Eine korrekte Bewertung der Ähnlichkeit zwischen einem Bild und einem unverzerrten Referenzbild, wie es subjektiv von einem Menschen wahrgenommen wird, kann daher zu erheblichen Verbesserungen bei jedem Übertragungs-, Kompressions- oder Restaurierungssystem führen. Dieser Artikel stellt den Haar-Wavelet-basierten Perzeptionsähnlichkeitsindex (HaarPSI) vor, einen neuen und rechnerisch günstigen Ähnlichkeitsmaßstab für die vollständige Referenz-Bildqualitätsbewertung. Der HaarPSI nutzt die Koeffizienten, die aus einer Haar-Wavelet-Zerlegung gewonnen werden, um lokale Ähnlichkeiten zwischen zwei Bildern sowie die relative Bedeutung von Bildbereichen zu bewerten. Die Konsistenz des HaarPSI mit der menschlichen Qualitätserfahrung wurde anhand vier großer Benchmark-Datenbanken validiert, die Tausende unterschiedlich verzerrte Bilder enthalten. Auf diesen Datenbanken erreicht der HaarPSI höhere Korrelationen mit den menschlichen Meinungsbewertungen als herkömmliche vollständige Referenz-Ähnlichkeitsmaßstäbe wie der Strukturähnlichkeitsindex (SSIM), der Merkmalsähnlichkeitsindex (FSIM) und der visuelle Salienz-basierte Index (VSI). Zusammen mit der einfachen Rechenstruktur und der kurzen Ausführungszeit deuten diese experimentellen Ergebnisse auf eine hohe Anwendbarkeit des HaarPSI in realen Aufgaben hin.