一、TID2008、TID2013、CSIQ以及LIVE的區(qū)別

LIVE數(shù)據(jù)集

LIVE數(shù)據(jù)集是最大的可用注釋圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)集，由奧斯汀的德克薩斯大學(xué)圖像和視頻工程實(shí)驗(yàn)室于2006年建立，整個(gè)數(shù)據(jù)集的參考圖片來源于互聯(lián)網(wǎng)和攝影光盤中收集的29張高分辨率和高質(zhì)量的彩色圖像，包括人臉圖片、動(dòng)物圖片、特寫鏡頭、廣角拍攝圖片、自然場景、人造物體以及具有不同前景/背景配置的圖像。

LIVE數(shù)據(jù)集包括779幅失真圖像，數(shù)據(jù)集使用五種計(jì)算機(jī)失真操作分別對(duì)參考圖進(jìn)行5 ～ 6個(gè)等級(jí)的降質(zhì)處理，得到了779張失真圖像，為了模擬可能發(fā)生在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中大多數(shù)的圖像損傷，這些失真類型包括了結(jié)構(gòu)化失真（高斯模糊）、與圖像相關(guān)的失真（JPEG 壓縮JPEG2000 壓縮和JPEG2000 快速尺度衰落失真）以及隨機(jī)噪聲（白噪聲），以及29幅高分辨率24位/像素RGB彩色參考圖像。每個(gè)失真類型包含5或4個(gè)失真級(jí)別，（如圖一所示，展示的是fastfading失真等級(jí)）。圖像的大小大多為768×512。

TID2013數(shù)據(jù)集

TID2013數(shù)據(jù)集包含了從25個(gè)參考圖中獲得的3000多張測(cè)試圖像，每個(gè)參考圖像有24種失真類型，每種類型的失真分為5 個(gè)級(jí)別。通過對(duì)來自五個(gè)不同國家（芬蘭、法國、意大利、烏克蘭和美國）的志愿者進(jìn)行了985次主觀實(shí)驗(yàn)，收集了圖像的平均意見得分。值得注意的是TID2013數(shù)據(jù)集除了17個(gè)模擬空間扭曲的失真圖像外，引入了7 種新型失真類型，它試圖更多地關(guān)注圖像在“顏色”方面的扭曲，這是考慮到如今人們對(duì)灰度圖像使用率逐漸減少，所以顏色信息的保存變得越來越重要。其次，該數(shù)據(jù)集在創(chuàng)建過程中使用了新的構(gòu)造失真圖像算法，豐富了IQA數(shù)據(jù)集中的圖像失真類型，這對(duì)于創(chuàng)建圖像視覺質(zhì)量指標(biāo)是很重要的。

基于HVS度量設(shè)計(jì)和評(píng)估的數(shù)據(jù)集的基本要求，IQA數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含大量各種內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)彩色圖像。2013 年建立的TID2013包含25張無失真彩色圖像，其中24張圖像（通過裁剪）從柯達(dá)數(shù)據(jù)集中獲得，人工創(chuàng)建了第25 張參考圖像，添加到24 張自然場景圖像中，如圖三所示，共有25張無失真圖像?？梢钥闯?，測(cè)試圖像在內(nèi)容風(fēng)格方面大相徑庭，其中一些圖片包含相當(dāng)豐富的紋理，也有一些則包含較大的均勻區(qū)域。

CSIQ (categorical subjective image quality) 數(shù)據(jù)集

CSIQ數(shù)據(jù)集于2009年建立，包含30張?jiān)紙D像和866 張合成失真圖像。CSIQ數(shù)據(jù)集中的六種失真類型分別為：高斯模糊、加性彩高斯噪聲、加性高斯白噪聲，全局對(duì)比度衰減、JPEG 壓縮和JPEG2000 壓縮。每種失真類型在4到5個(gè)不同的失真水平的降質(zhì)操作下得到866 個(gè)原始圖像的失真版本。由25 位志愿者針對(duì)CSIQ 數(shù)據(jù)集做出了5000個(gè)DMOS 評(píng)估數(shù)據(jù)，取值范圍為(?0,1??。

TID2008

內(nèi)容：25幅參考圖像，1700幅失真圖像

圖像大?。?12×384(.bmp)

17種失真類型：加性高斯噪聲、顏色分量強(qiáng)于照明分量的加性噪聲、空間位置相關(guān)噪聲、掩膜噪聲、高頻噪聲、脈沖噪聲、量化噪聲、高斯模糊、圖像噪聲、JPEG壓縮、JPEG2000壓縮、JPEG傳輸錯(cuò)誤、JPEG2000傳輸錯(cuò)誤、非偏心式噪聲、不同強(qiáng)度的局部塊失真、強(qiáng)度均值偏移以及對(duì)比度變化，4種失真水平。

標(biāo)簽：MOS取值范圍為[0,9]，838個(gè)觀察者

延伸閱讀：

二、KonIQ-10k 介紹

由Hosu等人于2020年建立的數(shù)據(jù)集，它從YFCC100M 數(shù)據(jù)集（一個(gè)包含1000萬張圖片的大型公共多媒體數(shù)據(jù)集）中選擇了10,073張圖片，采樣過程利用了一個(gè)基于深度特征的內(nèi)容指標(biāo)和7 個(gè)質(zhì)量指標(biāo)，確保了圖片內(nèi)容和質(zhì)量分布的多樣性，使得圖像在亮度、色彩、對(duì)比度和清晰度方面能夠廣泛且均勻地分布。對(duì)于每張圖片，通過眾包獲得了120個(gè)可靠的質(zhì)量評(píng)級(jí)，由1459名志愿者進(jìn)行標(biāo)注，收集的主觀數(shù)據(jù)高達(dá)120 萬。