**視覺信號保真度**（VIF）是一種評估影像品質的方法，為基於自然場景統計和由人類視覺系統（英语：）提取影像信號的概念的圖像質量評估參數。它由Hamid R Sheikh和Alan Bovik於2006年在德克薩斯大學奧斯汀分校圖像和視頻工程實驗室（LIVE）開發，結果顯示它與人類對影像質量的判斷非常相近。VIF部署在Netflix VMAF的視頻質量監控系統中，該系統控制Netflix傳輸的所有編碼視頻的影像質量。這占美國所有頻寬消耗的35％，並且在全球視頻流量中也不斷增加。

概述
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三維視覺環境的圖像和視頻都來自於自然場景（natural scene）。自然場景在所有可能的信號空間形成一個微小的子空間，科學家發明了複雜的模型來描述這些統計數據。但是大多數真實世界都會造成這些統計數據的失真，並使圖像或視頻信號不自然。VIF假設測試和參考圖像之間的共享訊息與視覺品質高度相關，並採用自然場景統計（NSS）模型結合失真（通道）模型來量化這種共享訊息。與基於人類視覺系統（HVS）錯誤敏感度和結構測量的先前方法相比，VIF在消息理論中被使用，且不需要任何HVS或其他觀察幾何參數，就能產生完全參考（FR）質量評估（QA）方法；VIF也不需要任何需要優化的常數，就能與現有的QA方法相競爭。

具體來說，參考圖像被建模後通過HVS通道，接著由大腦處理的隨機「自然」源輸出。參考圖像的資訊被量化為HVS頻道的輸入和輸出之間的相互資訊（mutual information），這是大腦可以從HVS輸出中提取的最理想資訊。然後讓相同的參考圖像通過失真通道，並對測量進行量化。將這兩個訊息組合，形成視覺質量與相對圖像信息相關聯的視覺信息保真度。

模型
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### 來源模型(source model)

圖像的的小波係數可用高斯尺度混和(Gaussain Scale Mixture, GSM)建模，以下針對特定子帶進行多尺度多方位分解的模型，其他子帶可以進行相似的模型。設給定子帶中的小波係數為{\displaystyle {\mathcal {C}}=\{{\bar {\mathit {C\_{i}}}}:{\mathit {i}}\in {\mathcal {I}}\}}，{\mathcal {I}}表示整個子帶和每個子帶的空間索引集合，子帶被分割成M塊不重疊的區域，每塊對應到一個M維的向量{\displaystyle {\bar {\mathit {C\_{i}}}}}。

根據GSM模型

{\displaystyle {\mathcal {C}}={\mathcal {S}}\cdot {\mathcal {U}}=\{{\mathit {S\_{i}}}{\mathit {\bar {U\_{i}}}}:{\mathit {i}}\in {\mathcal {I}}\}}

其中{\displaystyle {\mathit {S\_{i}}}}是一個正數，{\displaystyle {\mathit {\bar {U\_{i}}}}}是一個平均為0且協方差為{\displaystyle \mathrm {C\_{U}} }的高斯向量。我們假設這M塊區域彼此獨立，且隨機場{\mathcal {S}}和{\mathcal {U}}相互獨立。

### 失真模型(distortion model)

我們利用小波域中的信號衰減和加性噪聲來對失真過程進行建模。以數學式表示，如果{\displaystyle {\mathcal {D}}=\{{\bar {D\_{i}}}:i\in {\mathcal {I}}\}}表示來自失真圖像的特定子帶的隨機場，{\displaystyle {\mathcal {G}}=\{{\bar {g\_{i}}}:i\in {\mathcal {I}}\}}是一個確定的常量場且{\displaystyle {\mathcal {V}}=\{{\bar {v\_{i}}}:i\in {\mathcal {I}}\}}，{\displaystyle {\bar {V\_{i}}}}是一個平均為0且協方差為{\displaystyle \mathrm {C\_{V}} }的高斯向量，其中{\displaystyle \mathrm {C\_{V}} =\sigma \_{v}^{2}\mathrm {I} }，那麼

{\displaystyle {\mathcal {D}}={\mathcal {GC}}+{\mathcal {V}}}

此外，{\mathcal {V}}獨立於{\mathcal {S}} 和{\mathcal {U}}。

### 人類視覺系統模型(HVS model)

基於視覺信號感知中的不確定性，限制了可以從來源和失真圖像中提取的訊息量，HVS對此進行了額外的建模。這種不確定性的來源可以模擬為HVS模型中的視覺噪聲，小波分解特定子帶中的HVS噪聲更進一步被建模為加性高斯白噪聲。假設{\displaystyle {\mathcal {N}}=\{{\bar {N\_{i}}}:i\in {\mathcal {I}}\}}和{\displaystyle {\mathcal {N^{'}}}=\{{\bar {N\_{i}^{'}}}:i\in {\mathcal {I}}\}}是隨機場，{\displaystyle {\bar {N\_{i}}}}和{\displaystyle {\bar {N\_{i}^{'}}}}是平均為0且協方差為{\displaystyle \mathrm {C\_{N}} }和{\displaystyle \mathrm {C\_{N}^{'}} }的高斯向量。{\displaystyle {\mathcal {\varepsilon }}={\mathcal {C}}+{\mathcal {N}}}和{\displaystyle {\mathcal {F}}={\mathcal {D}}+{\mathcal {N^{'}}}}表示HVS輸出端的視覺信號。在數學上，E=C+N且F=D+N’。其中N和N’是隨機的且獨立於{\mathcal {S}}，{\mathcal {U}}和{\mathcal {V}}。

定義
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將{\displaystyle {\bar {C}}^{N}=({\bar {C\_{1}}},{\bar {C\_{1}}},...{\bar {C\_{N}}})}定義為特定子帶中所有區塊的向量，同理定義{\displaystyle {S}^{N}},{\displaystyle {\bar {D}}^{N}},{\displaystyle {\bar {E}}^{N}}和{\displaystyle {\bar {F}}^{N}}。{\displaystyle s^{N}}為給定{\displaystyle {C}^{N}}和{\displaystyle \mathrm {C\_{U}} }的{\displaystyle S^{N}}中機率最大的數。從參考圖像中獲取的資訊量為

{\displaystyle I({\bar {C}}^{N};{\bar {E}}^{N}|{\bar {S}}^{N}=s^{N})={\frac {1}{2}}\sum \_{i=1}^{N}\log \_{2}{\Bigl (}{\frac {|s\_{i}^{2}{\mathsf {C\_{U}}}+\sigma \_{n}^{2}{\text{I}}|}{|\sigma \_{n}^{2}{\text{I}}|}}{\Bigr )}}

而從測試圖像中獲取的資訊量為

{\displaystyle I({\bar {C}}^{N};{\bar {F}}^{N}|{\bar {S}}^{N}=s^{N})={\frac {1}{2}}\sum \_{i=1}^{N}\log \_{2}{\Bigl (}{\frac {|g\_{i}^{2}s\_{i}^{2}{\mathsf {C\_{U}}}+(\sigma \_{v}^{2}+\sigma \_{n}^{2}){\text{I}}|}{|(\sigma \_{v}^{2}+\sigma \_{n}^{2}){\text{I}}|}}{\Bigr )}}

VIF定義為

{\displaystyle VIF={\frac {\textstyle \sum \_{j\in {subbands}}^{}I({\bar {C}}^{N,j};{\bar {F}}^{N,j}|S^{N,j}=s^{N,j})\displaystyle }{\textstyle \sum \_{j\in {subbands}}^{}I({\bar {C}}^{N,j};{\bar {E}}^{N,j}|S^{N,j}=s^{N,j})\displaystyle }}}

性能
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評估LIVE圖像質量評估數據庫中，失真圖像的VIF得分，與相應的人類意見得分之間的斯皮爾曼等級排序相關係數（SROCC）為0.96。這顯示該指數與人類對圖像質量的感知非常相近，與最佳的FR IQA算法一致。

參考文獻
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1. 1 2   (PDF). （原始内容存档 (PDF)于2018-06-12）.  缺少或`|title=`为空 (帮助)