抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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画像復元アルゴリズムは,いくつかの歪測度(例えばPSNR,SSIM,IFC,VIF)によって,あるいは知覚された知覚品質を定量化する人間の意見スコアによって,典型的に評価される。本論文では,歪と知覚品質が互いにオッズであることを数学的に証明した。具体的には,実画像から画像復元アルゴリズムの出力を正しく識別するための最適確率を研究した。平均歪が減少すると,この確率は増加する(より悪い知覚品質を示す)ことを示した。通常の信念とは対照的に,この結果は任意の歪測度に対して真であり,PSNRまたはSSIM基準の問題であるだけではない。しかし,実験的に示すように,いくつかの測度に対して,それはより厳しくない(例えば,VGG特徴間の距離)。また,一般的な対数ネット(Gans)は,知覚-歪限界にアプローチするための原理的な方法を提供することを示した。これは,低レベルビジョンタスクにおける観察された成功に対する理論的支援を構成する。この解析に基づいて,画像復元法を評価するための新しい方法論を提案し,それを用いて最近の超解像アルゴリズム間の広範な比較を行った。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
