초록
최근 다양한 기울기 유사성 기반 이미지 품질 평가(IQA) 지표들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 기울기 크기 유사성 편차(GMSD)의 기존 연구를 확장하여 보다 효율적인 지표를 제안한다. 먼저, 인간 시각 시스템(HVS)에 더 가까운 모방을 가능하게 하기 위해 마스킹 파라미터를 조정할 수 있는 유연성을 갖춘 새로운 유사성 지수를 제안한다. 그 다음, 다양한 스케일에서의 밝기 왜곡 점수를 통합함으로써 다중 스케일 GMSD 방법을 제안한다. 또한, 제안된 지표를 기반으로 YIQ 색공간에서 색채 왜곡을 측정하는 방법을 제시한다. 최종적으로 밝기 점수와 색채 점수를 결합하여 MS-GMSDc라는 IQA 지표를 도출한다. 네 가지 종합적인 데이터셋에 대한 실험 결과는, 기존 14종의 최첨단 IQA 방법들과 비교했을 때, 본 방법이 회색조 이미지 및 색상 이미지 평가 모두에서 가장 우수한 성능을 달성함을 명확히 보여준다.