统一结构的全参考和无参考图像质量评价方法

    公开(公告)号:CN109919920A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910136696.3

    申请日:2019-02-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 统一结构的全参考和无参考图像质量评价方法,涉及图像处理。图像分割及滤波分解处理;特征提取网络及回归网络设计。能够对失真图像质量进行评估,能够应用于全参考和无参考图像质量评价任务。采用卷积神经网络学习图像特征到主管质量分数的映射,从而实现图像质量评价任务。建立在深度学习机器学习集统计学的基础上,特点是对不同图像质量评价任务结构不变,实用性可靠性强,可移植性强,能够预测符合人眼审美的主观质量分数,节约人眼评价的人工成本。

    统一结构的全参考和无参考图像质量评价方法

    公开(公告)号:CN109919920B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN201910136696.3

    申请日:2019-02-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 统一结构的全参考和无参考图像质量评价方法,涉及图像处理。图像分割及滤波分解处理;特征提取网络及回归网络设计。能够对失真图像质量进行评估,能够应用于全参考和无参考图像质量评价任务。采用卷积神经网络学习图像特征到主管质量分数的映射,从而实现图像质量评价任务。建立在深度学习机器学习集统计学的基础上,特点是对不同图像质量评价任务结构不变,实用性可靠性强,可移植性强,能够预测符合人眼审美的主观质量分数,节约人眼评价的人工成本。

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