SR-SIM은 상해동제대학 소속의 Lin Zhang과 Hongyu Li가 2012년 ICIP에서 발표한 이미지 품질 평가(image quality assessment, IQA) 알고리즘이다. SR-SIM의 original 논문명은 "SR-SIM: A Fast and High Performance IQA Index based on Spectral Residual"이다. SR-SIM은 왜곡 이미지 품질 평가에 원본 이미지를 참조해야하는 FR(Full-reference) 방식의 알고리즘이다.
SR-SIM(2012년에 발표)을 VSI(2014년에 발표)의 전신이라고 부를 수 있는 이유는 Lin Zhang과 Hongyu Li가 팀으로 연구했을 뿐만 아니라, 기본 작동 방식이 거의 같기 때문이다.
SR-SIM과 VS 모두 먼저 원본 이미지와 왜곡 이미지로부터 visual saliency(VS) 맵을 계산한다. 원본 VS맵과 왜곡 VS맵은 왜곡 유형과 정도에 따라 차이를 갖는다는 사실에 기인하여, 두 VS맵의 유사도를 픽셀 단위로 계산한다. 또한 원본 이미지와 왜곡 이미지로부터 그레디언트 크기(gradient magnitude, GM) 맵을 계산해서 유사도를 픽셀 단위로 계산한다. VS 유사맵과 GM 유사맵을 픽셀 단위로 곱한 후, 픽셀 단위 유사도를 하나의 점수로 모으기 위해 VS 맵을 가중치로 활용한다.
두 알고리즘의 차이는 단 두 개뿐이다.
1) 사용한 VS 알고리즘이 다르다. VSI는 SDSP(saliency detection by combining simple priors)를 사용했고, SR-SIM은 SRVS(spectral residual visual saliency)를 사용했다.
2) VSI는 색상 품질 왜곡을 추가적으로 고려했다.
두 알고리즘은 성능에 있어서도 크게 차이가 나지 않는다. 예측 정확도 부분에서는 두 알고리즘이 큰 차이가 없고, 예측 속도에 있어서는 오히려 전신인 SR-SIM이 살짝 더 빠르다. SR-SIM의 경우 SSIM과 비교해도 예측 속도에 있어서 큰 차이가 없다.
SR_SIM의 MATLAB 코드는 아래 링크에서 다운로드 받을 수 있다.
https://github.com/Netflix/vmaf/blob/master/matlab/strred/SR_SIM.m
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