Beyond MOS: Subjective Image Quality Score Preprocessing Method Based on Perceptual Similarity

图像质量评估通常依赖于主观实验中受试者提供的原始意见分数，这可能是嘈杂和不可靠的。为了解决这个问题，已经标准化了后处理程序，如ITU-R BT.500、ITU-T P.910和ITU-T P.913，以清理原始意见分数。这些方法使用基于注释者的统计先验知识，但它们没有考虑有关图像本身的广泛信息，这限制了它们在较少注释情况下的性能。一般来说，图像质量数据集通常包含相似的场景或失真，当打分时，受试者比较图像以给出合理的分数是不可避免的。因此，在本文中，我们提出了一种主观图像质量分数预处理方法——感知相似性主观预处理（PSP），它利用图像之间的感知相似性来减轻较少注释情况下的主观偏差。具体而言，我们将主观评分建模为基于与之前评分图像的感知相似性的条件概率模型，称为潜意识参考评分。参考图像由邻居字典存储，该字典通过基于标准化向量点积的最近邻搜索获得图像的感知深度特征。然后，经过处理的分数通过潜意识参考评分的指数移动平均值（EMA）进行更新，称为相似性规范化EMA。我们在多个数据集（LIVE、TID2013、CID2013）上的实验证明，这种方法可以有效地消除主观分数的偏差。此外，实验证明，预处理数据集可以很好地提高下游IQA任务的性能。

本文旨在解决图像质量评估中主观得分的噪声和不可靠性问题，提出了一种基于感知相似度的主观评分预处理方法，以减轻少标注场景下的主观偏差。

本文提出了一种基于感知相似度的主观评分预处理方法，称为PSP，利用先前评分的图像之间的感知相似性建立条件概率模型，通过邻居字典存储参考图像，然后使用指数移动平均（EMA）更新预处理分数，称为相似性正则化EMA。

本文实验证明，PSP方法可以有效消除主观分数的偏差，并且预处理后的数据集可以大大提高下游IQA任务的性能。实验使用了多个数据集（LIVE、TID2013、CID2013），通过比较实验和对比实验，证明了该方法的有效性。此外，本文提出的方法具有很好的可扩展性和实用性。

在相关研究方面，本文提到了ITU-R BT.500、ITU-T P.910、ITU-T P.913等标准的后处理程序，以及其他一些基于主观评分的图像质量评估方法，如BRISQUE、NIQE、IL-NIQE等。