基于成对比较的图像恢复算法基准测试排名学习

1：实验设计与方法选择：

本研究采用基于成对比较的排序学习框架来评估图像恢复算法，将空间域和频率域的质量感知特征整合为通用图像恢复质量指标。

2：样本选择与数据来源：

在涵盖五种恢复场景的八个公共数据库上进行广泛实验，使用不同算法生成的恢复图像进行评估。

3：实验设备与材料清单：

提供内容中未指定。

4：实验流程与操作步骤：

该框架通过成对比较恢复图像来学习排序，应用所提出的指标评估不同恢复应用的泛化能力，并与现有质量指标进行基准测试。

5：数据分析方法：

通过在多个数据库上的实验比较，展示优于现有指标的性能表现。