目录 1. 问题本质剖析 2. 方法细节 图像质量评估大佬AC Bovik的论文,发表在2019 TIP上. 考虑的问题:对于有参考图像质量评估(R-IQA)任务,参考图像有时是有损的.这会导致评估的客观质量不合理. 解决思路:简单直接:先用NR-IQA方法评估R的质量,再用R-IQA方法评估相对R的质量,最后结合二者. 作者用的组合方式是简单的相乘.但是作者声称,这样做的性能很好,比其他复杂的组合方式更好? 那么为什么不直接用NR呢?作者解释道,NR方法大多都不理想,至今仍无可商用的NR方法?…

目录 1. 要点 2. 压缩视频特性分析 2.1 质量波动 2.2 帧间相关性 3. 方法 3.1 分类器 3.2 好帧运动补偿 3.3 质量增强网络 4. 实验 4.1 差帧质量提升效果 4.2 总体效果 4.3 缓和压缩视频的质量波动 4.4 网络速度 4.5 主观效果 5. 不足和展望 6. 其他 前景提要 这篇论文是Multi-frame quality enhancement for compressed video(CVPR 2018)的期刊版本,2019年9月26日被TPAMI(2…

目录 1. 技术细节 1.1 得到MDI 1.2 判别伪结构,计算伪结构相似性 2. 实验 动机:作者认为,基于块的压缩会产生一种伪结构(pseudo structures),并且不同程度压缩产生的伪结构具有一定的相似性.那么,我们就可以通过检测伪结构相似性,来评估压缩图像质量. 检测方法:将压缩图像进行最大程度压缩,得到most distorted image(MDI):然后再计算压缩前后的相似性,即pseudo structural similarity(PSS).如果压缩图像本身质量很差,…

目录 1. 技术细节 1.1 失真识别 1.2 得到对应的PRI并评估质量 块效应 模糊和噪声 1.3 扩展为通用的质量评价指标--BPRI 归一化3种质量评分 判断失真类型 加权求和 2. 总结 这一篇应该是继<BLIND QUALITY ASSESSMENT OF COMPRESSED IMAGES VIA PSEUDO STRUCTURAL SIMILARITY>(2016 ICME)之后的拓展工作.后者是将压缩图像再压缩,比较二者伪结构(压缩块角)的相似度:而本文就是将方法一般化,产生…

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra…

目录 1. 亮点 2. 网络 3. Mask 及其融合 4. 结论 论文:Enhancing HEVC Compressed Videos with a Partition-Masked Convolutional Neural Network He, Xiaoyi, et al. "Enhancing HEVC compressed videos with a partition-masked convolutional neural network." 2018 25th IEEE…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

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