王保全. 基于混合专家模型的快速图像超分辨率方法研究与实现[D]. 2015.

PSNR SSIM 在有时候并不能很确切的表示图像质量 标准,该论文中根据一定量的人为的感知评分作为参考,用斯皮尔曼等级相关 系数来验证各个图像质量评价指标的有效性,目标是找到更符合人眼观察的图 像质量评价标准。除了 PSNR  SSIM ,该论文还对比了其他几个图像质量评价标准:

信息保真度(Information Fidelity Criterion ,IFC)[43] 、

多尺度结构相似度 (Multi-scale Structure Similarity Index ,MSSIM)[44] 、

噪声质量评价(Noise Quality Measure ,NQM)[45] 、

全局质量评价(Universal Quality Index ,UQI)[46] ,

加权峰值信噪比(Weighted Peak Signal-to-noise Ratio ,WPSNR) 、

视觉信息保真度(Visual Information Fidelity ,VIF)[47] 。

其中,IFC 指标是通过用多尺度高斯混合模型 (Gaussian Scale Mixtures)对自然图像进行统计得到的,用来度量信息损失程度, 主要针对的是高频信息的波形特征,而不是人眼不敏感的低频信息。经过实验 发现, IFC 指标人眼感知结果最为接近,其次是NQM 指标。


在超分辨率重建中,为了更好的反映重建图像质量的好坏,除了常用的图像恢复质量标准 PSNR 和 SSIM 之外,还应用了 IFC、 NQM (Noise Quality Measure)、WPSNR (Weighted Peak Signal-to-noise Ratio)、MSSSIM (Multi-Scale Structure Similarity Index)和 SAM (Spectral Angle Match)的评价标准,这些都是目前常用的对图像信息恢复质量好坏的评价标准。它们的数值越高,一般而言,代表图像恢复的质量越高。

基于卷积神经网络的高光谱图像信息恢复技术研究 - 道客巴巴 http://www.doc88.com/p-7768661377035.html


SRCNN中:

测试集。Set5(5张影像)、Set14(14张影像)和BSD200(200张影像)被用来评估upscaling为2,3,4时的表现。

评估矩阵。除了被广泛使用的PSNR和SSIM指标,我们同样采用了另外的四个评估矩阵,叫做IFC,噪声质量测量NQM,权值点信号噪声比例WPSNR和多尺度结构相似性指标MSSSIM,正如【44】中所述的,它和人类的感知分数高度相关。

【其他】

图像质量评价概述(评估指标、传统检测方法) - qq_23304241的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/80953613

NQM (Noise Quality Measure)

Image Quality Assessment Based on a Degradation Model http://users.ece.utexas.edu/~bevans/papers/2000/imageQuality/index.html

Analysis and Evaluation of Image Quality Metrics

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