双流复值去雾评价网络

盲评去雾图，泛化更优

首个针对真实去雾图像的复值卷积评价模型，双流分别感知失真与残雾，无需参考图即可给出与人眼一致的质量分。

李朝锋

IEEE Transactions on Image Processing 2023

技术优势

首要复值方案

利用复值表示在感知特征学习上比实值网络具有更好泛化能力的优势。

失真与残雾分开评

失真敏感流处理去雾 RGB 图以评估失真伪影，雾感知流处理暗通道差分图以评估残留雾。

性能超越现有方法

在三个公开去雾图像质量评价数据库上验证了有效性和泛化性，性能优于现有无参考图像质量评价算法。

应用场景

• 图像质量评价：为去雾图像提供无需参考图、与人眼感知一致的自动质量评分。
• 雾天图像增强：可嵌入去雾流程，自动评估输出质量或在线监控去雾效果。
• 视觉感知监测：作为感知质量监测工具，实时发现去雾图像中的失真和残雾问题。