在受控的模糊和噪声干扰条件下，图像信息度量指标的行为

《IEEE Open Journal of Signal Processing》：Behavior of Image Information Metrics under Controlled Blur and Noise Distortions

　　

摘要：

相机图像质量指标（IQMs）被广泛用于评估适用于人类和机器视觉应用的成像系统，但它们与机器视觉任务之间的关系尚未得到充分理解。最近引入了一些新的图像信息指标作为传统IQMs的替代方案，但这些指标在受控成像退化条件下的表现及其与视觉任务的相关性仍需进一步研究。本研究系统地分析了传统相机IQMs和图像信息指标在受控模糊和噪声干扰下的表现。我们收集了一个包含两部分的数据集。第一部分是通过系统地改变相机对焦、噪声水平、曝光值和相机与物体之间的距离来拍摄的四个不同物体的图像，这些图像中包含了一个自定义的测试图表，以便直接测量每个场景的成像指标。第二部分则使用基于物理的成像流程模拟生成了具有独立控制模糊和噪声水平的合成图像。在实验室数据和模拟数据中，图像信息指标对光学和噪声退化的综合效应表现出更高的敏感性，相比传统的相机性能指标更为明显。评估了多种目标检测网络，并研究了传统相机IQMs、图像信息指标与检测性能之间的定性关系。尽管检测性能的变化通常较为微小，但某些基于图像信息的指标（特别是理想观察者的信噪比）在定性上显示出比传统IQMs更一致的单调趋势。总体而言，结果表明图像信息指标对光学和噪声退化的综合效应更为敏感，同时也揭示了成像指标在预测任务级性能方面的局限性，因为任务级性能仍然依赖于...

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