图像质量评价综述论文（IQA图像质量评价 数据集介绍(LIVE、TID2013、CSIQ、LIVEC、KonIQ-10K)）

LIVE数据集

         LIVE数据集是最大的可用注释图像质量数据集
  
  
  
  
  
  
  
  ，由奥斯汀的德克萨斯大学图像和视频工程实验室于2006年建立  
  
  
  
  
  
  
  
 ，整个数据集的参考图片来源于互联网和摄影光盘中收集的29张高分辨率和高质量的彩色图像
 


 


 


 


 


 


 


 


，包括人脸图片                 、动物图片
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
、特写镜头















、广角拍摄图片 
  
  
  
  
  
  
  
  、自然场景
  
  
  
  
  
  
  
  
、人造物体以及具有不同前景/背景配置的图像
  
  
  
  
  
  
  
  。  
  
  
  
  
  
  
  
 。

       LIVE数据集包括779幅失真图像
 
 
 
 
 
 
 
 ，数据集使用五种计算机失真操作分别对参考图进行5 ∼ 6个等级的降质处理   
   
   
   
   
   
   
   
 ，得到了779张失真图像
 

 

 

 

 

 

 

 

，为了模拟可能发生在现实应用中大多数的图像损伤

 

 

 

 

 

 

 

 ，这些失真类型包括了结构化失真（高斯模糊）
 


 


 


 


 


 


 


 

、与图像相关的失真（JPEG 压缩JPEG2000 压缩和JPEG2000 快速尺度衰落失真）以及随机噪声（白噪声）                 ，以及29幅高分辨率24位/像素RGB彩色参考图像
 


 


 


 


 


 


 


 


。每个失真类型包含5或4个失真级别
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，（如图一所示















，展示的是fastfading失真等级）
 
 
 
 
 
 
 
 。图像的大小大多为768×512   
   
   
   
   
   
   
   
 。

        数据库提供每个失真图像 对应的平均主观得分差 ( differential mean opinion score,DMOS),大约 25000个统计数据,由 161个实 验者测试得到
 

 

 

 

 

 

 

 

。每个图像质量评级的差分平均意见分数（DMO）在[0,100]的范围内                         ，其中较高的DMO意味着较低的质量

 

 

 

 

 

 

 

 。

TID2013数据集

        TID2013数据集包含了从25个参考图中获得的3000多张测试图像 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，每个参考图像有24种失真类型
























，每种类型的失真分为5 个级别                 。通过对来自五个不同国家（芬兰 
 
 
 
 
 
 
 
 、法国
   
   
   
   
   
   
   
   
、意大利
 

 

 

 

 

 

 

 
、乌克兰和美国）的志愿者进行了985次主观实验                ，收集了图像的平均意见得分
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

。值得注意的是TID2013数据集除了17个模拟空间扭曲的失真图像外  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，引入了7 种新型失真类型
















，它试图更多地关注图像在“颜色                 ”方面的扭曲
  
  
  
  
  
  
  
  ，这是考虑到如今人们对灰度图像使用率逐渐减少  
  
  
  
  
  
  
  
 ，所以颜色信息的保存变得越来越重要















。其次
 


 


 


 


 


 


 


 


，该数据集在创建过程中使用了新的构造失真图像算法
 
 
 
 
 
 
 
 ，丰富了IQA数据集中的图像失真类型   
   
   
   
   
   
   
   
 ，这对于创建图像视觉质量指标是很重要的                         。

        基于HVS度量设计和评估的数据集的基本要求
 

 

 

 

 

 

 

 

，IQA数据集应该包含大量各种内容的标准彩色图像 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。2013 年建立的TID2013包含25张无失真彩色图像

 

 

 

 

 

 

 

 ，其中24张图像（通过裁剪）从柯达数据集中获得                 ，人工创建了第25 张参考图像
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，添加到24 张自然场景图像中















，如图三所示                         ，共有25张无失真图像
























。可以看出 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，测试图像在内容风格方面大相径庭
























，其中一些图片包含相当丰富的纹理                ，也有一些则包含较大的均匀区域                。

图三 标题TID2013数据集中的参考图

         由于TID2013数据集失真种类更为丰富  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，样本数量较多
















，因此很多IQA算法在做测试或对比试验时用到该数据集  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。

CSIQ (categorical subjective image quality) 数据集

        CSIQ (categorical subjective image quality) 数据集于2009年建立
  
  
  
  
  
  
  
  ，包含30张原始图像和866 张合成失真图像
















。CSIQ数据集中的六种失真类型分别为：高斯模糊 

 

 

 

 

 

 

 

 、加性彩高斯噪声                、加性高斯白噪声  
  
  
  
  
  
  
  
 ，全局对比度衰减

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
、JPEG 压缩和JPEG2000 压缩
  
  
  
  
  
  
  
  。每种失真类型在4到5个不同的失真水平的降质操作下得到866 个原始图像的失真版本  
  
  
  
  
  
  
  
 。由25 位志愿者针对CSIQ 数据集做出了5000个DMOS 评估数据
 


 


 


 


 


 


 


 


，取值范围为(︀0,1⌋︀
 


 


 


 


 


 


 


 


。

真实实失真数据集

LIVE Challenge 数据集(LIVE In the Wild Image Quality Challenge Database)

    livec被称为“野生图像质量挑战数据集
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
”
 
 
 
 
 
 
 
 ，于2016 年建立   
   
   
   
   
   
   
   
 ，该数据集包含了使用现代移动设备捕获的1162幅在广泛多样的真实失真情况下的图像
 

 

 

 

 

 

 

 

，这些照片来自在于现实世界中使用不同的摄像设备的不同摄影师

 

 

 

 

 

 

 

 ，因此这些图像包含复杂的真实失真
 
 
 
 
 
 
 
 。主观分数通过众包的方式收集                 ，由8100多名测试者进行评估
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，收集到超过35万份对1162 张图像的主观意见得分















，𝑀𝑂𝑆的取值范围为[3.42,92.43]   
   
   
   
   
   
   
   
 。 

KonIQ-10k (Konstanz authentic Image Quality database)

         由Hosu等人于2020年建立的数据集                         ，它从YFCC100M 数据集（一个包含1000万张图片的大型公共多媒体数据集）中选择了10,073张图片 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，采样过程利用了一个基于深度特征的内容指标和7 个质量指标
























，确保了图片内容和质量分布的多样性                ，使得图像在亮度















、色彩                         、对比度和清晰度方面能够广泛且均匀地分布
 

 

 

 

 

 

 

 

。对于每张图片  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，通过众包获得了120个可靠的质量评级
















，由1459名志愿者进行标注
  
  
  
  
  
  
  
  ，收集的主观数据高达120 万

 

 

 

 

 

 

 

 。𝑀𝑂𝑆的取值范围为[3.91,88.39]                 。

TID2013
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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