画像品質評価

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本稿では、従来のノンリファレンス画像品質評価（NR-IQA）手法における、ラベル付けされたサンプルの不足と、質感や歪み特徴の表現能力の限界という課題を、マルチタスク学習と注意機構ベースの特徴融合モジュールによって解決する新しい手法を提案する。

本稿では、衛星画像の鮮明度を評価するために、ノイズ、露出、コントラスト、画像の内容の変化に影響を受けにくい、新しいノンリファレンス画像品質指標を提案する。

本稿では、従来の主観評価手法では困難であった、高品質圧縮画像の微妙な視覚品質の違いを識別・評価するための、ブースト型トリプレット比較を用いた、より精密な主観的品質評価手法を提案している。

本論文では、大規模データセットとCLIPの利点を活用し、属性認識事前学習を用いて、汎用性の高い画像品質評価モデルATTIQAを提案する。

Dog-IQAは、大規模マルチモーダル言語モデル（MLLM）の事前知識を活用し、画像の全体的な品質と局所的な品質の両方を考慮することで、従来のトレーニングフリーなIQA手法よりも優れた性能を実現する、トレーニングフリーな混合粒度画像品質評価手法である。

生成的な潜在表現を用いることで、画像品質を効率的に予測できる。

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