Blind Image Quality Assessment: A Brief Survey

📄 arXiv: 2312.16551v1 📥 PDF

作者: Miaohui Wang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2023-12-27

备注: 12 pages, 3 figures, 1 table

💡 一句话要点

综述性分析：对无参考图像质量评估（BIQA）的最新进展进行全面分析与讨论。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无参考图像质量评估 图像质量评估 深度学习 多模态融合 图像失真 视觉质量 综述

📋 核心要点

  1. 核心问题是缺乏参考图像时如何准确评估图像质量，现有方法在泛化性和准确性上存在挑战。
  2. 论文核心在于全面回顾手工特征和深度学习方法，并分析多模态信息融合在BIQA中的应用。
  3. 综述总结了合成和真实失真数据集，为研究者提供了选择和评估BIQA模型的参考依据。

📝 摘要（中文）

无参考图像质量评估（BIQA）对于在没有参考图像的情况下自动评估视觉信号的感知质量至关重要。本综述对BIQA领域的最新进展进行了全面的分析和讨论。我们涵盖了各个方面，包括侧重于特定失真和通用方法的手工BIQA，以及采用监督和无监督学习技术的深度学习BIQA。此外，我们还探讨了考虑视觉和音频模态、以及视觉和文本模态之间交互的多模态质量评估方法。最后，我们提供了对代表性BIQA数据库的见解，包括合成失真和真实失真。我们相信本综述为视觉质量领域的最新发展和新兴趋势提供了有价值的理解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无参考图像质量评估（BIQA）问题。现有方法，无论是手工设计的特征还是早期的深度学习模型，都存在泛化能力不足、对特定失真敏感等问题，难以适应复杂多变的真实场景。此外，如何有效融合多模态信息（如视觉、音频、文本）以提升BIQA性能也是一个挑战。

核心思路：该综述的核心思路是对现有的BIQA方法进行系统性的梳理和分类，从手工特征到深度学习，从单模态到多模态，全面分析各种方法的优缺点和适用场景。通过对比不同方法的性能和特点，为研究者提供选择和改进BIQA模型的指导。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个方面：1) 手工特征BIQA方法，包括基于特定失真和通用目的的方法；2) 深度学习BIQA方法，包括基于监督学习和无监督学习的方法；3) 多模态质量评估方法，包括视觉-音频和视觉-文本模态的融合；4) BIQA数据库，包括合成失真和真实失真数据库。

关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了传统的BIQA方法，还深入探讨了深度学习和多模态融合在BIQA中的应用。此外，该综述还对现有的BIQA数据库进行了详细的分析，为研究者提供了宝贵的资源。

关键设计：该综述的关键设计在于其分类方式和分析框架。它将BIQA方法分为手工特征和深度学习两大类，并进一步细分为不同的子类。对于每种方法，综述都对其原理、优缺点和适用场景进行了详细的分析。此外，综述还对现有的BIQA数据库进行了详细的分析，包括数据集的特点、失真类型和评估指标。

📊 实验亮点

该综述全面回顾了BIQA领域的研究进展，涵盖了手工特征、深度学习和多模态融合等多个方面。它总结了各种方法的优缺点，并分析了现有BIQA数据库的特点，为研究者提供了有价值的参考。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述为理解BIQA领域的最新发展和未来趋势奠定了基础。

🎯 应用场景

BIQA技术可广泛应用于图像/视频监控、图像/视频压缩、图像/视频增强、内容分发网络等领域，能够自动评估用户感知的视觉质量，优化系统参数，提升用户体验。未来，随着多媒体应用的普及，BIQA技术将在智能设备、虚拟现实、增强现实等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Blind Image Quality Assessment (BIQA) is essential for automatically evaluating the perceptual quality of visual signals without access to the references. In this survey, we provide a comprehensive analysis and discussion of recent developments in the field of BIQA. We have covered various aspects, including hand-crafted BIQAs that focus on distortion-specific and general-purpose methods, as well as deep-learned BIQAs that employ supervised and unsupervised learning techniques. Additionally, we have explored multimodal quality assessment methods that consider interactions between visual and audio modalities, as well as visual and text modalities. Finally, we have offered insights into representative BIQA databases, including both synthetic and authentic distortions. We believe this survey provides valuable understandings into the latest developments and emerging trends for the visual quality community.