Haar 웨이블릿 기반의 이미지 품질 평가를 위한 감성 유사성 지수

대부분의 실제 상황에서 이미지와 비디오의 압축이나 전송은 결국 인간 관찰자에 의해 인식될 왜곡을 생성합니다. 반대로, 이미지 및 비디오 복원 기술(예: inpainting 또는 denoising)은 인간 관찰자의 체험 품질을 개선하는 것을 목표로 합니다. 따라서 인간 관찰자가 주관적으로 경험한 이미지와 왜곡되지 않은 참조 이미지 간의 유사성을 정확히 평가하면 전송, 압축, 또는 복원 시스템에서 상당한 개선이 이루어질 수 있습니다. 본 논문에서는 전체 참조 이미지 품질 평가를 위한 새로운이고 계산적으로 저렴한 유사성 측정 방법인 하르 웨이블릿 기반 감각적 유사성 지수(HaarPSI)를 소개합니다. 하르PSI는 하르 웨이블릿 분해에서 얻은 계수를 사용하여 두 이미지 간의 국소적인 유사성과 이미지 영역의 상대적인 중요도를 평가합니다. 하르PSI의 인간 체험 품질과의 일치성은 수천 개의 다양한 왜곡된 이미지를 포함하는 네 개의 대규모 벤치마크 데이터베이스에서 검증되었습니다. 이들 데이터베이스에서 하르PSI는 구조적 유사성 지수(SSIM), 특징 유사성 지수(FSIM), 시각적 주목성 기반 지수(VSI) 등 최신 전체 참조 유사성 측정 방법보다 더 높은 인간 의견 점수와의 상관관계를 보입니다. 단순한 계산 구조와 짧은 실행 시간을 고려할 때, 이러한 실험 결과는 하르PSI가 실제 작업에서 높은 적용 가능성을 가짐을 시사합니다.