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TID2008、TID2013、CSIQ以及LIVE的區(qū)別?

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2023-10-13 01:07:24 1697130444

一、TID2008、TID2013、CSIQ以及LIVE的區(qū)別

LIVE數(shù)據(jù)集

LIVE數(shù)據(jù)集是最大的可用注釋圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)集,由奧斯汀的德克薩斯大學圖像和視頻工程實驗室于2006年建立,整個數(shù)據(jù)集的參考圖片來源于互聯(lián)網(wǎng)和攝影光盤中收集的29張高分辨率和高質(zhì)量的彩色圖像,包括人臉圖片、動物圖片、特寫鏡頭、廣角拍攝圖片、自然場景、人造物體以及具有不同前景/背景配置的圖像。

LIVE數(shù)據(jù)集包括779幅失真圖像,數(shù)據(jù)集使用五種計算機失真操作分別對參考圖進行5 ~ 6個等級的降質(zhì)處理,得到了779張失真圖像,為了模擬可能發(fā)生在現(xiàn)實應(yīng)用中大多數(shù)的圖像損傷,這些失真類型包括了結(jié)構(gòu)化失真(高斯模糊)、與圖像相關(guān)的失真(JPEG 壓縮JPEG2000 壓縮和JPEG2000 快速尺度衰落失真)以及隨機噪聲(白噪聲),以及29幅高分辨率24位/像素RGB彩色參考圖像。每個失真類型包含5或4個失真級別,(如圖一所示,展示的是fastfading失真等級)。圖像的大小大多為768×512。

TID2013數(shù)據(jù)集

TID2013數(shù)據(jù)集包含了從25個參考圖中獲得的3000多張測試圖像,每個參考圖像有24種失真類型,每種類型的失真分為5 個級別。通過對來自五個不同國家(芬蘭、法國、意大利、烏克蘭和美國)的志愿者進行了985次主觀實驗,收集了圖像的平均意見得分。值得注意的是TID2013數(shù)據(jù)集除了17個模擬空間扭曲的失真圖像外,引入了7 種新型失真類型,它試圖更多地關(guān)注圖像在“顏色”方面的扭曲,這是考慮到如今人們對灰度圖像使用率逐漸減少,所以顏色信息的保存變得越來越重要。其次,該數(shù)據(jù)集在創(chuàng)建過程中使用了新的構(gòu)造失真圖像算法,豐富了IQA數(shù)據(jù)集中的圖像失真類型,這對于創(chuàng)建圖像視覺質(zhì)量指標是很重要的。

基于HVS度量設(shè)計和評估的數(shù)據(jù)集的基本要求,IQA數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含大量各種內(nèi)容的標準彩色圖像。2013 年建立的TID2013包含25張無失真彩色圖像,其中24張圖像(通過裁剪)從柯達數(shù)據(jù)集中獲得,人工創(chuàng)建了第25 張參考圖像,添加到24 張自然場景圖像中,如圖三所示,共有25張無失真圖像。可以看出,測試圖像在內(nèi)容風格方面大相徑庭,其中一些圖片包含相當豐富的紋理,也有一些則包含較大的均勻區(qū)域。

CSIQ (categorical subjective image quality) 數(shù)據(jù)集

CSIQ數(shù)據(jù)集于2009年建立,包含30張原始圖像和866 張合成失真圖像。CSIQ數(shù)據(jù)集中的六種失真類型分別為:高斯模糊、加性彩高斯噪聲、加性高斯白噪聲,全局對比度衰減、JPEG 壓縮和JPEG2000 壓縮。每種失真類型在4到5個不同的失真水平的降質(zhì)操作下得到866 個原始圖像的失真版本。由25 位志愿者針對CSIQ 數(shù)據(jù)集做出了5000個DMOS 評估數(shù)據(jù),取值范圍為(?0,1??。

TID2008

內(nèi)容:25幅參考圖像,1700幅失真圖像

圖像大小:512×384(.bmp)

17種失真類型:加性高斯噪聲、顏色分量強于照明分量的加性噪聲、空間位置相關(guān)噪聲、掩膜噪聲、高頻噪聲、脈沖噪聲、量化噪聲、高斯模糊、圖像噪聲、JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、JPEG傳輸錯誤、JPEG2000傳輸錯誤、非偏心式噪聲、不同強度的局部塊失真、強度均值偏移以及對比度變化,4種失真水平。

標簽:MOS取值范圍為[0,9],838個觀察者

延伸閱讀:

二、KonIQ-10k 介紹

由Hosu等人于2020年建立的數(shù)據(jù)集,它從YFCC100M 數(shù)據(jù)集(一個包含1000萬張圖片的大型公共多媒體數(shù)據(jù)集)中選擇了10,073張圖片,采樣過程利用了一個基于深度特征的內(nèi)容指標和7 個質(zhì)量指標,確保了圖片內(nèi)容和質(zhì)量分布的多樣性,使得圖像在亮度、色彩、對比度和清晰度方面能夠廣泛且均勻地分布。對于每張圖片,通過眾包獲得了120個可靠的質(zhì)量評級,由1459名志愿者進行標注,收集的主觀數(shù)據(jù)高達120 萬。

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