HaarWaveletを用いた画像品質評価のための知覚的類似性指数

実際の多くの状況において、画像や動画の圧縮や伝送は最終的に人間の観察者に認識される歪みを生じます。逆に、インペイントやノイズ除去などの画像や動画の復元技術は、人間の視聴者の体験品質を向上させることが目的です。したがって、人間の観察者が主観的に経験する画像と未歪曲の基準画像との類似性を正確に評価することは、伝送、圧縮、または復元システムにおける大幅な改善につながります。本論文では、フルリファレンス画像品質評価用の新しいかつ計算負荷が低い類似性指標であるハールウェーブレットに基づく知覚的類似性指数（HaarPSI）を導入します。HaarPSIは、ハールウェーブレット分解から得られる係数を使用して、2つの画像間の局所的な類似性および画像領域の相対的重要性を評価します。HaarPSIの人間の体験品質との一貫性は、数千枚もの異なる歪みを持つ画像を含む4つの大規模ベンチマークデータベースで検証されました。これらのデータベースにおいて、HaarPSIは構造的類似性指数（SSIM）、特徴量類似性指数（FSIM）、視覚的注目度に基づく指数（VSI）などの最先端のフルリファレンス類似性指標よりも高い相関係数を達成しています。単純な計算構造と短い実行時間に加えて、これらの実験結果はHaarPSIが現実世界でのタスクに高い適用性を持つことを示唆しています。