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KADID-10K 图像质量评估(IQA)数据集

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简介：
KADID-10K 是一个专门用于图像质量评估的数据集，包含大量主观评价结果，旨在推动客观IQA方法的研究与开发。 当前的人为扭曲图像质量评价(IQA)数据库规模较小且内容有限。相比之下，更大的IQA数据库由于其多样化的内容更有利于深度学习技术的发展。我们创建了两个数据集：康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集合(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个在5个不同的降级水平上经受25种失真处理；后者则包括了14万个原始图像，每张都有五个随机选择的失真版本。我们还在KADID-10k数据集上进行了一项主观IQA众包研究，并为每一个退化类别评分(DCR)收集到了30个评价结果。我们认为，通过弱监督学习方法利用注释丰富的KADID-10k和未标记的大量图像集合KADIS-700k可以充分挖掘基于深度学习技术在IQA领域的潜力。

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  • KADID-10K 图像质量评估(IQA)数据集
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    KADID-10K 是一个专门用于图像质量评估的数据集，包含大量主观评价结果，旨在推动客观IQA方法的研究与开发。 当前的人为扭曲图像质量评价(IQA)数据库规模较小且内容有限。相比之下，更大的IQA数据库由于其多样化的内容更有利于深度学习技术的发展。我们创建了两个数据集：康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集合(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个在5个不同的降级水平上经受25种失真处理；后者则包括了14万个原始图像，每张都有五个随机选择的失真版本。我们还在KADID-10k数据集上进行了一项主观IQA众包研究，并为每一个退化类别评分(DCR)收集到了30个评价结果。我们认为，通过弱监督学习方法利用注释丰富的KADID-10k和未标记的大量图像集合KADIS-700k可以充分挖掘基于深度学习技术在IQA领域的潜力。
     
  • LIVE数据集在图像质量评估(IQA)方向的应用
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    本文探讨了LIVE数据集在图像质量评估（IQA）领域的应用价值，分析其对提升客观评价算法准确性的贡献。 图像质量评价（Image Quality Assessment, IQA）是计算机视觉领域中的一个重要分支，主要目标是对数字图像的主观质量进行客观评估。LIVE数据集是专门针对这一领域的权威资源，被广泛用于算法开发、验证和比较。 IQA在图像处理和通信系统中扮演着关键角色，因为用户对图像或视频的体验至关重要。传统上，依赖于人类观察者的主观评价来判断图像质量的方法成本高且难以量化。因此，研究人员开发了各种客观IQA模型，旨在模拟人类视觉系统的感知特性，以预测经过压缩、传输等处理后的图像质量损失。 LIVE数据集是由德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员创建的，是最早一批公开可用的IQA数据集之一。该数据集包含大量高质量原始图像以及这些图像的不同失真版本，涵盖了多种常见的图像失真类型，如JPEG压缩、加性高斯噪声等。每幅失真图像都有一组与之对应的主观评分，这些评分来自于大量人类观察者，为评估和比较不同IQA算法的性能提供了可靠的基准。 LIVE数据集发布过多个版本，“LIVErelease2”可能是其中一个更新版本，可能包括更多图像、更复杂的失真类型或者改进的设计。使用这样的数据集，研究者可以训练和测试他们的IQA模型，并期望实现与人类视觉系统相似的表现。评估指标通常包括Pearson线性相关系数（PLCC）、Spearman等级相关系数（SRCC）等。 IQA算法大致分为三类：基于参考的（Full-Reference, FR-IQA），无参考的（No-Reference, NR-IQA）和部分参考的（Reduced-Reference, RR-IQA）。FR-IQA需要原始无失真的图像作为对比，NR-IQA只能利用失真图像本身的信息，而RR-IQA则介于两者之间。LIVE数据集主要适用于评估FR-IQA和RR-IQA模型。 在实际应用中，IQA技术广泛应用于图像压缩、视频编码、无线通信、医疗成像等多个领域。通过精确的IQA可以优化算法性能，减少带宽消耗，并提高用户体验，在医学诊断中甚至能帮助识别图像质量问题以防止误诊。 LIVE数据集对于推动IQA领域的进步起到了重要作用，它提供了标准化测试环境并促进了新算法的发展和创新。同时，理解和应用IQA技术有助于我们更好地改善数字图像的视觉质量，从而满足不断增长的需求。
     
  • 关于图像质量评估(IQA)的综述
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    本综述文章全面分析了图像质量评估（IQA）领域的最新进展、挑战及未来方向，为研究者提供深入见解。 第一章 引言 随着现代科技的发展，诸如智能手机、平板电脑和数码相机之类的消费电子产品迅速普及，并产生了大量的数字图像。作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更为丰富。信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，成为人们生活中最基本的信息传播手段之一，同时也是机器学习的重要信息源。 然而，对图像进行有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致其质量下降的问题。例如：在拍摄过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等因素都会影响到图像的清晰度；而在存储和传输阶段，由于庞大的数据量与有限通讯带宽之间的矛盾，往往需要进行有损压缩编码处理，这会导致振铃效应、模糊效应及块效应等现象出现。因此，在图像系统中的各个层面都可能会频繁地遇到这些问题。 为了满足用户在各种应用中对高质量图片的需求，并帮助开发者们维护和提升其品质，我们需要一种方法来客观评价这些由于技术原因而退化的图像质量。这就是所谓的“图像质量评估”（Image Quality Assessment, IQA）——即通过辨识并量化那些影响到视觉效果的质量损失现象来进行的一种研究和技术实践。
     
  • CSIQ图像质量评估数据集
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    CSIQ图像质量评估数据集是一个广泛使用的数据库，包含多样化的图像和对应的主观评分，用于测试和训练自动图像质量评价算法。 CSIQ是一个用于图像质量评价的数据集。
     
  • NTIRE 2021-IQA-MACS：图像质量评估竞赛(MACS组)
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    NTIRE 2021 IQA-MACS竞赛是专注于图像质量评估的国际赛事，旨在通过多注意力卷积评分方法挑战现有技术边界，促进视觉感知算法创新。 NTIRE2021-IQA-MACS（tensorflow 2） 评估 从提供的资源下载预训练模型：大约135MB。 解压models.zip文件并将模型放在./models/目录中。 对单个图像的评估： 运行 python3 evaluation_single_image.py --ref ./test_images/ref.bmp --distorted ./test_images/dist.bmp 输出为： ------------------------------------- Image Quality Score: 1381.0543870192307 对NTIRE图像进行评估时，在设置验证参考图像和失真图像的目录后，运行： python3 evaluation_ntire.py 输出分数将记录在output.txt中。 从头开始训练网络： 准备数据集。
     
  • 图像质量评价库（iQA源代码）
    优质
    图像质量评价库(iQA)提供了一套全面的工具和算法用于评估数字图像的质量。该库包含多种客观和主观评价方法，并开放其源代码以供研究者使用及进一步开发。 IQA是一个基于C语言的库，用于计算图像和视频的质量，并包含源代码。
     
  • 图像质量评估数据库——SIQAD
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    SIQAD是一个专门用于评估图像质量的数据库，提供了大量标注数据和测试集，帮助研究人员开发更有效的图像处理算法。 常用图像质量评价数据库包括SIQAD。
     
  • 图像质量评估数据库——LIVE
    优质
    LIVE（Live Image Quality Evaluation）是一个用于图像和视频的质量评价数据库，包含大量标注了主观评分的图片与视频样本，为研究者提供丰富的数据资源以开发自动化的图像质量评估算法。 图像质量评价数据库LIVE提供了丰富的数据资源，用于研究和开发各种图像处理技术。该数据库包含了大量经过不同方式退化的图像样本及其对应的主观评分，为研究人员提供了一个全面的测试平台来评估不同的算法性能。通过使用这些数据集，科研人员能够深入理解并改进现有的图像质量和视觉感知评价方法。
     
  • 常用的图像质量评估数据库——CSIQ数据库
    优质
    CSIQ数据库是一款广泛应用于图像处理领域的高质量数据集，内含多种视觉效果不同的图片，旨在为图像质量评价算法的研究提供客观标准。 常用图像质量评价数据库是CSIQ。