RAN4IQA：生成对抗网络驱动的无参考图像质量评估

RAN4IQA: Restorative Adversarial Nets for No-Reference Image Quality Assessment是一项基于生成对抗网络（GAN）的创新方法，用于无参考图像质量评估（NR-IQA）。这项研究灵感来源于自由能量大脑理论（Friston, Kilner, and Harrison, 2006），该理论指出人类视觉系统（HVS）在观察到失真图像时倾向于减少不确定性并恢复感知细节（Friston, 2010）。RAN模型模拟了HVS的工作过程，由三个关键组件构成：一个修复器、一个鉴别器和一个评估器。 修复器是RAN的核心部分，它的主要任务是对输入的失真图像进行恢复和重构。它试图模仿人眼对视觉信号的自然处理方式，通过学习和理解图像的结构、纹理和内容，尝试还原失真处的清晰度和细节。这个过程类似于人脑在面对模糊或损坏的视觉输入时，自动尝试填补缺失的信息。 鉴别器作为竞争的一部分，负责判断输入的图像是否经过修复，或者说是接近原始图像的程度。它接受修复器处理后的图像和未处理的原始图像作为输入，通过比较两者来评估修复效果的真实性和自然性。鉴别器的训练目标是区分真实图像和修复后的图像，从而迫使修复器不断提高其重建能力。 最后，评估器则根据修复器和鉴别器的交互结果，提供一个量化评价，反映输入图像的质量等级。这个评价不依赖于任何参考图像，因此是无参考的，这对于许多实际应用，如图像压缩、传输和增强等，具有重要意义，因为它们可能无法获取高质量的参考图像。 RAN4IQA模型的优势在于其能够通过生成对抗的方式，逼真地模拟人眼对图像失真的自然反应，从而更准确地评估图像的质量。通过训练和优化这三个组件之间的互动，RAN能够在没有明确参考的情况下，提供一种新的、更符合人类主观感受的图像质量评价标准。这一研究对于提升无参考图像质量评估领域的技术精度和实用性具有积极影响，有助于改善图像处理中的自动化决策和用户体验。