In this paper, we propose a no-reference (NR) image quality assessment (IQA) method via feature level pseudo-reference (PR) hallucination. The proposed quality assessment framework is grounded on the prior models of natural image statistical behaviors and rooted in the view that the perceptually meaningful features could be well exploited to characterize the visual quality. Herein, the PR features from the distorted images are learned by a mutual learning scheme with the pristine reference as the supervision, and the discriminative characteristics of PR features are further ensured with the triplet constraints. Given a distorted image for quality inference, the feature level disentanglement is performed with an invertible neural layer for final quality prediction, leading to the PR and the corresponding distortion features for comparison. The effectiveness of our proposed method is demonstrated on four popular IQA databases, and superior performance on cross-database evaluation also reveals the high generalization capability of our method. The implementation of our method is publicly available on https://github.com/Baoliang93/FPR.


翻译:在本文中,我们建议采用不参考(NR)图像质量评估(IQA)方法,采用地平级假冒(PR)幻觉(IQA)方法,拟议的质量评估框架以先前的自然图像统计行为模型为基础,并植根于这样一种观点,即可以很好地利用概念上有意义的特征来描述视觉质量特征,在这里,通过一个相互学习计划来学习扭曲图像的PR特征,而纯净的参考作为监督,并且通过三重限制进一步确保了PR特征的歧视性特征。鉴于对质量推断的扭曲形象,地平级分解是在不可忽略的神经层中进行的,最终质量预测导致PR和相应的扭曲特征,我们拟议方法的有效性在四个受欢迎的IQA数据库中展示,交叉数据库评估的优异性表现也显示了我们方法的高度普及能力。我们方法的实施在https://github.com/Baoliang93/FPR上公开提供。

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