Métrica de Calidad Híbrida Sin Referencia para Imágenes Distorsionadas Solares y Múltiples

En un sistema típico de comunicación de imágenes, la señal visual presentada a los usuarios finales puede pasar por las etapas de adquisición, compresión y transmisión, lo que causa artefactos de desenfoque, cuantificación y ruido. Sin embargo, las investigaciones sobre la evaluación de la calidad de imagen (IQA) con múltiples tipos de distorsión son muy limitadas. En este documento, primero introducimos una nueva base de datos de imágenes distorsionadas múltiples (MDID2013), que está compuesta por 324 imágenes que están simultáneamente corruptas por desenfoque, compresión JPEG e inyección de ruido. Luego, proponemos una nueva métrica ciega de seis pasos (SISBLIM) para la evaluación de la calidad de imágenes tanto distorsionadas de manera única como múltiple. Inspirado en el modelo visual humano temprano y la reciente teoría cerebral basada en energía libre revelada, nuestro método trabaja para combinar sistemáticamente la predicción de calidad única de cada tipo de distorsión emergente y los efectos conjuntos de diferentes fuentes de distorsión. Se realizan estudios comparativos del SISBLIM propuesto con enfoques IQA de referencia completa populares y métricas IQA sin referencia de última generación en cinco bases de datos de imágenes distorsionadas únicas (LIVE, TID2008, CSIQ, IVC, Toyama) y dos bases de datos de imágenes distorsionadas múltiples recién lanzadas (LIVEMD, MDID2013). Los resultados experimentales confirman la efectividad de nuestra técnica ciega. Los códigos MATLAB del algoritmo SISBLIM propuesto y la base de datos MDID2013 estarán disponibles en línea en http://gvsp.sjtu.edu.cn/.