摘要

文献中提出了许多单图像超分辨率算法，但鲜有研究关注基于视觉感知的性能评估问题。尽管大多数超分辨率图像都是通过全参考度量进行评估的，但其有效性尚不明确，且在实际应用中所需的真值图像并不总是可用。为了解决这些问题，我们使用大量超分辨率图像进行了人类受试者研究，并提出了一种从视觉感知评分中学习得到的无参考度量。具体而言，我们在空间域和频率域设计了三种类型的低级统计特征来量化超分辨率伪影，并学习了一个两阶段回归模型，以预测超分辨率图像的质量分数而无需参考真值图像。广泛的实验结果表明，所提出的度量方法在基于人类感知评估超分辨率图像质量方面既有效又高效。