공간 도메인에서의 비참조 이미지 품질 평가

우리는 공간 도메인에서 작동하는, 자연 장면 통계 기반의 왜곡 독립형 무참조(No-Reference, NR) 이미지 품질 평가(IQA) 모델을 제안한다. 새롭게 개발된 이 모델은 '블라인드/참조 없는 이미지 공간 품질 평가자(BRISQUE, Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator)'로 명명되며, 반복 왜곡(ringing), 흐림(blur), 블록화(blocking) 등의 왜곡 특화 특징을 계산하지 않는다. 대신, 지역적으로 정규화된 밝기 계수의 장면 통계를 활용하여 왜곡 존재 시 이미지의 '자연스러움(naturalness)'이 얼마나 손실되었는지를 정량화함으로써 종합적인 품질 측정을 가능하게 한다. 본 모델에서 사용하는 기반 특징은 공간적 자연 장면 통계 모델 하에서 지역적으로 정규화된 밝기 및 그 곱의 경험적 분포에서 유도된다. 이전의 무참조 IQA 접근 방식과 달리, DCT, 웨이블릿 등의 다른 좌표 프레임으로의 변환을 필요로 하지 않는다. 단순한 구조에도 불구하고, BRISQUE가 전체 참조 기반 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 및 구조적 유사성 지수(SSIM)보다 통계적으로 우수함을 입증할 수 있으며, 현재 존재하는 모든 왜곡 독립형 무참조 IQA 알고리즘과 비교해 매우 경쟁력 있는 성능을 보인다. BRISQUE는 매우 낮은 계산 복잡도를 가지므로 실시간 응용에 매우 적합하다. 또한 BRISQUE 특징은 왜곡 식별에도 활용될 수 있다. BRISQUE의 새로운 실용적 응용 사례로, 비블라인드 이미지 노이즈 제거 알고리즘에 BRISQUE를 통합하여 블라인드 이미지 노이즈 제거를 수행하는 방법을 설명한다. 실험 결과, BRISQUE를 통합함으로써 최신 기술 대비 성능 향상이 가능함을 확인할 수 있었다. BRISQUE 소프트웨어는 공개적으로 사용 및 평가를 위해 다음 링크에서 제공된다: http://live.ece.utexas.edu/research/quality/BRISQUE_release.zip