Nghiên cứu các phương pháp đánh giá khách quan với dữ liệu ảnh Light Field

Abstract

Hình ảnh Light Field (LF) là một công nghệ mới cho phép chụp và mô phỏng thông tin hình ảnh ở nhiều khoảng cách tiêu cự và các vị trí của ảnh. Bằng cách thu thập bức xạ của các tia sáng từ các hướng khác nhau, LF có thể cung cấp độ sâu và góc nhìn để đưa cho người dùng trải nghiệm hình ảnh phong phú hơn mà nhiếp ảnh truyền thống không thể có. Vì vậy, việc đánh giá chất lượng hình ảnh LF là một nhu cầu thiết yếu trong nhiều lĩnh vực. Nhiều nghiên cứu đánh giá chất lượng ảnh LF đã được giới thiệu gần đây, nhưng chưa có một báo cáo tổng quát để so sánh các phương pháp này. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một nghiên cứu tổng quát về phương pháp đánh giá chất lượng ảnh khách quan dựa trên dữ liệu LF. Dữ liệu ảnh LF được sử dụng để đánh giá bao gồm 228 hình ảnh từ nguồn EPFL với hai mức lấy nét khác nhau (lấy nét tiền cảnh và lấy nét hậu cảnh). Kết quả được so sánh với điểm số từ phương pháp đánh giá chủ quan, nhằm so sánh sự tương quan giữa các phương pháp đánh giá khách quan với MOS. Một tập hợp các phương pháp đánh giá khách quan phổ biến, như: PSNR, SSIM, MS-SSIM, IW-PSNR, IW-SSIM, IW-MSE, GMSD, VMAF, IFC, JQS, VIF, và FSIM, được kiểm thử và đưa ra kết luận cụ thể trong bài báo này.