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公开(公告)号：CN109377472A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811059964.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像质量评价方法，其考虑了模糊、过曝光和欠曝光对眼底图像分割精度的影响，提取出统计特征矢量、纹理特征矢量、形状特征矢量构成特征矢量，然后利用支持向量回归对所有失真眼底图像的特征矢量进行训练，构造预测模型；在测试阶段，通过计算用作测试的失真眼底图像的特征矢量，并根据训练阶段构造的预测模型，预测得到用作测试的失真眼底图像的分割准确度值，由于获得的特征矢量信息能够较好地反映失真眼底图像的失真对分割准确性的变化情况，因此有效地提高了预测的分割准确度值与真实的分割准确度值之间的相关性，即能够准确地自动评价眼底图像质量，有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN109377472B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811059964.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像质量评价方法，其考虑了模糊、过曝光和欠曝光对眼底图像分割精度的影响，提取出统计特征矢量、纹理特征矢量、形状特征矢量构成特征矢量，然后利用支持向量回归对所有失真眼底图像的特征矢量进行训练，构造预测模型；在测试阶段，通过计算用作测试的失真眼底图像的特征矢量，并根据训练阶段构造的预测模型，预测得到用作测试的失真眼底图像的分割准确度值，由于获得的特征矢量信息能够较好地反映失真眼底图像的失真对分割准确性的变化情况，因此有效地提高了预测的分割准确度值与真实的分割准确度值之间的相关性，即能够准确地自动评价眼底图像质量，有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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