Avaliação de desfoque de imagem sem referência usando gradiente multiescalar

O número crescente de aplicações de vídeo exigentes para consumidores, como exemplificado por celulares e outras câmeras digitais de baixo custo, aumentou o interesse na avaliação objetiva de qualidade de imagem e vídeo sem referência (QA). Neste artigo, focamos na avaliação de desfoque de imagem e vídeo sem referência. Já existem várias métricas de desfoque sem referência, mas a maioria se baseia na avaliação das larguras das bordas de intensidade, que podem não refletir a qualidade real da imagem em muitas circunstâncias. Em vez disso, consideramos as estatísticas de cenas naturais e adotamos métodos de decomposição em múltiplas resoluções para extrair características confiáveis para QA. Primeiro, uma máquina de vetor de suporte probabilística (SVM) é aplicada como avaliadora grosseira da qualidade da imagem; em seguida, a imagem de detalhe é usada para refinar e formar a métrica final de desfoque. O algoritmo é testado no Banco de Dados de Qualidade de Imagem LIVE; os resultados mostram que o algoritmo tem alta correlação com o julgamento humano na avaliação da distorção de desfoque das imagens.