ディレクトリ
この1は、次のことがなければならない「圧縮画像VIAのBLIND品質評価 （2016 ICME）PSEUDO構造的類似性」をした後、作業を展開します。後者は、圧縮された画像の再圧縮、両方のダミー構造類似性比較（ブロック圧縮角）であり、方法は、本明細書に記載の擬似参照画像を生成する概念を一般化することです。
お勧めのものを見て、この記事ではエッセイ、一見をお読みください。この記事では、拡張部分の本質を記録します。
[実際には、このアイデアは、イニシアチブの作者ではありません。そのようなデブラなどの分野では、この考えが広く用いられている[5,6]
擬似参照ピクチャ擬似参照画像（PRI）と呼ぶ、IQAブラインド法はPRI PRIベースBIQAに基づいています。
ブロックノイズ、にじみやノイズ：このホワイトペーパーでは、歪みの3種類を検討します。
1.技術的な詳細
我々が歪み、特定のPRIおよび対応する測距方法を設計する必要があるので、歪みのそれぞれは、非常に異なっていることに留意すべきです。
効果を阻止するため、我々は最初のさらに圧縮された画像の強度を圧縮し、その後、各ダミー構造を見つけ、最終的に2つのダミー構造（PSS）、即ち、最終スコアの類似度を算出します。
画像の局所的な構造を変化させるブラーとノイズのためフラット領域が平滑化するので、テクスチャ、テクスチャ領域がぼやけることができるので、ノイズとなることができます。測定我々はそうすることは、部分的な構造類似性（局所構造の類似性、LSS）です。具体的には局所的な構造を説明するためのローカルバイナリパターン（LBP）の手段[8]によります。
1.1歪みの認識
DIIVINE認識手段[7]。これは、トレーニングに必要な唯一のステップです。
1.2対応PRIを与えるとの品質を評価します
ブロック歪み
ブロッキング効果そのましょうと言います。プロセスと実質的に同じICMEが異なっています。
1は、数値的安定性を確保するために、PSSの計算の分母に追加されます。
MATLABの最小固有値[43]を使用して、検出角度。品質閾値は0.001に、非常に小さいです。
画像を処理する前に、最初と\（3 \回3 \）ガウスフィルタの標準偏差は0.5をフィルタリングします。
ブラーとノイズ
私たちは、ぼかしとノイズ性能の--LSSを言います。
PRI騒々しいぼやけた画像とは、次のとおりです。
PRIを取得した後、我々はPRIと元LBP地元の構造を特徴づけるために使用します。LBPは、円形であり、レコードバイナリに符号化された形式の画素とその近傍画素間の輝度値の差に記録されています。
LBPを取得した後、我々はプロセスをステップされます：
上記ファジィLBPの処理であり、以下の処理は、LBPにノイズが多いです。
最後に、我々は類似度を計算することができ、ブロックノイズと同じ手順に従ってください。
効果：
悪い（小さいDMOS）、より多くの重複（大きな白い面積比）、より高いスコア（LSSハイスコア）。
1.3は、一般的な品質評価に拡張--BPRI
十分ではありません以上のものがあります。歪みカップリングの様々な一つの画像は、上記のプロセスと指標法律がある場合。この目的のために、我々はこの方法を拡大していきます。
品質スコアの正規化された3種類
まず第一に、我々はすなわち正規化、2 PSSとLSSが至近距離にありたいです。この方法は、画像100、各フィッティングモデル（ディストーション型歪の規模および5、2000年の合計4種類）を使用することである
。。 - \ FRAC 1} {\ [Qを「= \ lambda_1（\ FRAC 1} {2} { {1 + \ EXP \ lambda_2（ Q - \ lambda_3）}）+ \ lambda_4 Q + \ lambda_5 \]
このように、3つの点が0と1の間で変動します。オブジェクトFR GMSD [49]をフィッティングする方法。
歪みのタイプを決定
ここで著者は、分類器としてSVMを使用します。正規化された品質スコア構成される出力は歪みの三種類の確率を特徴付ける、3次元ベクトルである前に3である3次元ベクトルを入力します。
加重和
確率スコアとポストの正規化された加重和、すなわち、最終的なスコア。
ちょっと実験。
2.概要
利点：
我々は測定することにより、IQAの問題を解決する「画像は可能性がどのくらいに悪いです？」むしろ、伝統的な「どのように悪いイメージがある？」より。
短所：
手動の設計パラメータがたくさんあります。チューンアップは非常に面倒です。
歪みに対処することは困難結合されています。
歪みの限られた種類。歪みのタイプを追加するごとに、我々は正規化されたモデル、PRIの定義を当てはめ、SVMを訓練する必要があります。