图像与视频质量评价：深度学习与传统方法对比

"这篇综述文章探讨了图像与视频质量评价的重要性、发展历程、主要方法以及面临的挑战，重点关注了传统方法和深度学习方法在该领域的应用。作者还对多个具有代表性的算法进行了性能分析，并提出了未来的研究方向。" 图像与视频质量评价是计算机视觉领域的一个核心课题，它涉及到对图像或视频在捕获、处理和传输过程中可能产生的失真进行量化评估。这些失真可能源于物理环境因素，如光照变化、噪声干扰，或者算法执行过程中的压缩、降质等问题。质量评价的目标是通过建立数学模型来模拟人类视觉系统(HVS)，对图像或视频的失真程度进行客观评估，从而实现自动预测其视觉质量。 近年来，图像/视频质量评价的研究取得了显著进步，尤其是在深度学习技术的应用上。传统方法通常基于结构信息、人类视觉系统(HVS)模型和自然图像统计特征，如对比度、边缘检测、纹理分析等。例如，结构相似性指数(SSIM)是衡量图像结构信息损失的经典方法，而VIF（视觉信息模糊度）则考虑了人眼对图像细节和层次的感知。另一方面，基于人类视觉系统的模型尝试模拟人眼对不同区域、频率和色彩的敏感度，以更贴近人类的实际感知。 随着深度学习的发展，许多研究开始采用神经网络模型来学习和预测质量评估，这些模型能够从大量训练样本中自动学习到高阶特征，提高预测的准确性。例如，DeepQA和DISTS是两种使用深度学习的代表性图像质量评估方法，它们通过端到端的学习过程，能够在无参考的情况下实现高质量的评估。 在评价指标方面，常用的有SROCC（斯皮尔曼等级相关系数）和PLCC（皮尔逊线性相关系数），这些指标用于衡量预测结果与人类主观评分之间的相关性。通过在LIVE、CSIQ、TID2013等公开数据集上的实验，研究人员可以对比不同方法的性能并找出最优解。 然而，当前的质量评价领域仍面临一些挑战，如跨域适应性、实时性需求、多模态内容的理解以及深度学习模型的可解释性。未来的趋势可能会朝着更智能、自适应的方向发展，比如结合元学习或迁移学习解决跨域问题，利用注意力机制优化模型对关键区域的感知，以及探索更符合HVS的深度网络架构。 这篇综述文章为研究者提供了图像与视频质量评价领域的全面概述，不仅梳理了历史发展和重要算法，还指出了当前的挑战与未来的研究方向，对于推动该领域的发展具有重要的参考价值。