2D 이미지 품질 평가(IQA) 데이터베이스들: LIVE, CSIQ, TID2013

좋은 데이터베이스는 좋은 알고리즘을 개발하는데 있어 선제조건이다. 이미지 품질 평가(IQA) 분야도 마찬가지다. 현실을 잘 반영하는 좋은 데이터베이스가 없다면 좋은 알고리즘을 만들기가 사실상 불가능하다. 오늘은 2D 이미지 품질 평가와 관련된 대표적인 데이터베이스들을 소개하려고 한다. 

 

LIVE Image Quality Assessment Database

텍사스 대학의 LIVE 연구실에서 만든 2D IQA 데이터베이스다. LIVE 데이터베이스는 여기서 다운로드 받을 수 있다.

=> http://live.ece.utexas.edu/research/Quality/subjective.htm 

 

Laboratory for Image and Video Engineering - The University of Texas at Austin

Welcome to the LIVE Public-Domain Subjective Image Quality Database LIVE Image Quality Assessment Database Algorithm Comparison NEW! Introduction Quality Assessment research strongly depends upon subjective experiments to provide calibration data as well a

live.ece.utexas.edu

사실상 2D IQA 분야에서 가장 영향력이 있는, 가장 일반적으로 활용되는 데이터베이스다. LIVE 데이터베이스는 20장의 원본 이미지에서 만들어진 779장의 왜곡 이미지와 각 이미지에 해당하는 ground-truth 품질 점수를 제공한다. 

 

이미지는 다음과 같은 5개 유형의 왜곡들로 손상되었다: JPEG2000(169장) + JPEG(175장) + white noise(145장) + Gaussian blur(145장) + fast fading Rayleigh channel(145장) = 총 779장의 왜곡 이미지

 

JPEG2000=> 1:169

JPEG=> 170:344

white noise=> 345:489

Gaussian blur=> 490:634

Fast fading Rayleigh channel=> 635:779

 

이 데이터베이스와 관련된 original paper는 2006년에 Sheikh 등에 의해 IEEE Transactions on image processing에 게재된 "A Satistical Evaluation of Recent Full Reference Image Quality Assessment Algorithms"입니다. 

 

CSIQ Image Quality Database

시즈오카 대학의 CSIQ 연구실에서 만든 데이터베이스다. CSIQ 데이터베이스는 이곳에서 다운로드 받을 수 있다. 

=> http://vision.eng.shizuoka.ac.jp/mod/page/view.php?id=23

 

Databases: CSIQ Image Quality Database

Databases The CSIQ image database is a popular database for testing image quality assessment algorithms and other aspects of image quality. The database consists of 30 original images, each distorted using one of six types of distortions, each at four to f

vision.eng.shizuoka.ac.jp

CSIQ 데이터베이스는 30장의 원본 이미지에서 생산된 866장의 왜곡 이미지들과 각 왜곡 이미지에 해당하는 ground-truth 품질 점수를 제공한다. 

 

이미지는 다음과 같이 6개 유형의 왜곡들로 손상되었다: additive white Gaussian noise(150장) + JPEG(150장) + JPEG2000(150장) + additive pink Gaussian noise(150장) + Gaussian blur(150장) + global contrast decrement(116장) = 총 866장의 왜곡 이미지

 

additive white Gaussian noise=> 1:150

JPEG=> 151:300

JPEG2000=> 301:450

additive pink Gaussian noise=> 451:600

Gaussian blur=> 601:750

global contrast decrement=> 751:866

 

Color Image Database TID2013

핀란드의 탐페레 대학의 선임 연구원이자 우크라이나 국립항공대의 교수인 Mykola Ponomarenko가 만든 데이터베이스다. TID2013 데이터베이스는 여기서 다운로드 받을 수 있다.

=> http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm

 

Nikolay Ponomarenko homepage - TID2013

 

www.ponomarenko.info

현존하는 2D IQA 데이터베이스 중에 가장 많은 왜곡 이미지와 가장 다양한 왜곡을 다루고 있는 데이터베이스다. TID2013 데이터베이스는 25장의 원본이미지로부터 생산된 3000장의 왜곡 이미지와 각 왜곡 이미지에 대한 ground-truth 품질 점수를 포함하고 있다. 

 

이미지는 다음과 같은 24개 유형의 왜곡들로 손상되었다:

1. Additive Gaussian noise

2. Additive noise in color components is more intensive than additive noise in the luminance component

3. Spatially correlated noise

4. Masked noise

5. High frequency noise

6. Impulse noise

7. Quantization noise

8. Gaussian blur

9. Image denoising

10. JPEG compression

11. JPEG2000 compression

12. JPEG transmission errors

13. JPEG2000 transmission errors

14. Non eccentricity pattern noise

15. Local block-wise distortions of different intensity

16. Mean shift (intensity shift)

17. Contrast change

18. Change of color saturation

19. Multiplicative Gaussian noise

20. Comfort noise

21. Lossy compression of noisy images

22. Image color quantization with dither

23. Chromatic aberrations

24. Sparse sampling and reconstruction

=> 25개 원본 이미지 x 24개 왜곡 유형 x 5 정도 왜곡 수준 = 3000장의 왜곡 이미지

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