초록
자동 이미지 품질 평가(Automatic Image Quality Assessment, IQA)는 주관적 평가와 일관되게 이미지 품질을 측정하기 위해 계산 모델을 활용하려는 시도이다. 지난 수십 년간 수십 가지의 IQA 모델이 제안되어 왔으나, 일부 모델은 주관적 이미지 품질을 정확히 예측할 수는 있지만, 일반적으로 계산 비용이 매우 높은 편이다. 실시간 요구사항을 충족하기 위해 본 논문에서는 특정 시각적 주목성 모델인 스펙트럼 잔여 시각적 주목성(Spectral Residual Visual Saliency)을 기반으로, 새로운 빠르고 효과적인 IQA 지수인 스펙트럼 잔여 기반 유사도(Spectral Residual-based Similarity, SR-SIM)를 제안한다. SR-SIM는 이미지의 시각적 주목성 맵이 그 이미지의 인지 품질과 밀접하게 관련되어 있다는 가정에 기반하여 설계되었다. 세 개의 대규모 IQA 데이터셋을 대상으로 수행된 광범위한 실험 결과, SR-SIM는 평가된 다른 최신 기술들보다 더 우수한 예측 성능을 달성함을 확인하였다. 더불어 SR-SIM는 매우 낮은 계산 복잡도를 갖는다는 장점을 지닌다. SR-SIM의 Matlab 소스 코드 및 평가 결과는 http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/SR-SIM/SR-SIM.htm 에서 온라인으로 제공된다.