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公开(公告)号：CN108665460B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201810498348.6
申请日：2018-05-23
申请人： 浙江科技学院
发明人： 周武杰 , 张爽爽 , 师磊磊 , 潘婷 , 顾鹏笠 , 蔡星宇 , 邱薇薇 , 何成 , 陈芳妮 , 葛丁飞 , 金国英 , 孙丽慧 , 郑卫红 , 李鑫 , 吴洁雯 , 王昕峰 , 施祥 , 翟治年
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于组合神经网络和分类神经网络的图像质量评价方法，其在训练阶段将采用全参考图像质量评价方法获得的失真图像的客观真实质量图像作为监督，对失真图像的归一化图像进行训练得到针对不同失真类型的组合神经网络回归训练模型；并将失真图像的分类标签作为监督，对失真图像的归一化图像进行训练得到分类神经网络训练模型；在测试阶段将待评价的失真图像的归一化图像输入到分类神经网络训练模型中，得到失真类型；根据失真类型，将归一化图像输入到对应的组合神经网络回归训练模型中得到客观质量评价预测质量图，使用显著图对客观质量评价预测质量图进行加权池化，得到客观质量评价预测值；优点是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：CN104902277B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510310419.1
申请日：2015-06-08
申请人： 浙江科技学院
IPC分类号： H04N19/154
摘要： 本发明公开了一种基于单演二进制编码的无参考图像质量评价方法，其通过深入挖掘人眼视觉对图像结构的感知特性，对待评价的失真图像实施单演二进制编码，得到单演二进制编码幅值图像、相位图像和方向图像；接着，对上述三幅图像分别进行局部二值化模式操作，得到各自的局部二值化模式特征图像；然后，求取单演二进制编码幅值图像、相位图像和方向图像各自的局部二值化模式特征图像中像素值为不同值的所有像素点的条件概率特征；最后，根据条件概率特征，采用支持向量回归预测得到待评价的失真图像的客观质量评价预测值；优点是得到的客观质量评价预测值能够准确地反映人眼视觉主观感知质量，即能够有效地提高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：CN107292866A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710347108.1
申请日：2017-05-17
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法，其获取参考图像和失真图像各自的梯度幅值图像和梯度相位图像；然后获取参考图像和失真图像各自的水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像和梯度相位均值图像；再根据参考图像和失真图像各自的水平梯度图像、垂直梯度图像、水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像，获得各自的梯度相对幅值图像；根据各自的梯度相位图像和梯度相位均值图像，获得各自的梯度相对相位图像；最后根据两者的梯度幅值图像、梯度相对幅值图像、梯度相对相位图像，计算失真图像的客观质量评价分；优点是能考虑到失真图像的相对梯度信息改变对其质量的影响，从而能够提高客观质量评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN107292331A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710368508.0
申请日：2017-05-22
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： G06K9/6262 , G06K9/4604 , G06K9/622
摘要： 本发明公开了一种基于无监督特征学习的无参考屏幕图像质量评价方法，其先获取若干幅无失真屏幕图像的归一化屏幕图像；然后根据该归一化屏幕图像，并采用ZCA操作和无监督聚类算法，获得字典码书；接着获取待评价的失真屏幕图像的归一化屏幕图像；而后采用Gaussian kernel similarity weight方法和K-Nearest Neighbor方法对该归一化屏幕图像进行处理，获得权值特征矩阵；再根据字典码书和权值特征矩阵，并采用LLC算法，获得LLC特征向量；最后利用支持向量回归技术对LLC特征向量进行测试，预测得到待评价的失真屏幕图像的客观质量评价预测值；优点是能够充分考虑到局部信息变化对视觉质量的影响，从而能够提高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：CN105357519B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510869464.0
申请日：2015-12-02
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于自相似度特征的无参考立体图像质量客观评价方法，其采用双目融合模型，对左视点图像和右视点图像进入融合，得到的融合图像能够很好地模拟双目视觉感知特性；在充分利用了双目视觉感知特性的基础上，采用计算自相似度图像的方法获取双目视觉感知方向特征信息，因此能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性；采用机器学习的方法模拟视觉记忆检索功能，使客观评价值能更加准确预测失真立体图像的质量。
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公开(公告)号：CN106162163A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610633976.1
申请日：2016-08-02
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： H04N17/00 , H04N1/00005
摘要： 本发明公开了一种高效视觉质量客观评价方法，在训练阶段，获取原始的无失真图像的去均值归一化图像；对去均值归一化图像采用零均值广义分布模型、非对称广义高斯分布模型、局部二值化操作、自相似度图像计算，得到纹理特征信息、方向特征信息、局部特征信息和自相似度信息；再将所有原始的无失真图像的纹理特征信息、方向特征信息、局部特征信息和自相似度信息的均值输入到高斯分布模型中得到无失真高斯分布模型；在测试阶段，对于待评价的失真图像，采用相同方法获得失真高斯分布模型；再用马氏距离公式衡量无失真高斯分布模型与失真高斯分布模型之间的误差，并作为质量客观评价预测值；优点是能有效地提高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：CN105915883A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610352510.4
申请日：2016-05-25
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： G06T2207/30168 , H04N13/106
摘要： 本发明公开了一种基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法，其获取待评价的失真立体图像的左右视点双目融合图像及左右视点双目融合图像的LoG、DoG和GM滤波图像；接着获取LoG、DoG和GM滤波图像各自的旋转不变性局部二值化模式图像及直方图统计特征向量；对于训练集，以相同方式获取每幅失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量，采用极限学习机对所有直方图统计特征向量进行训练，利用得到的极限学习机训练模型对待评价的失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量进行测试，预测得到客观质量评价预测值；优点是能够充分考虑到立体视觉感知特性，并采用高效的机器学习方法，从而能够有效地提高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：CN105488792A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510835634.3
申请日：2015-11-26
申请人： 浙江科技学院
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0002 , G06T2207/20081 , G06T2207/30168
摘要： 本发明公开了一种基于字典学习和机器学习的无参考立体图像质量评价方法，其首先对左、右视点图像实施log-Gabor滤波，得到各自的幅值和相位信息，然后对幅值和相位信息进行局部二值化操作，得到左、右视点图像的局部二值化模式特征图像；其次，采用双目能量模型对左、右视点图像的幅值和相位信息进行融合，得到双目能量信息，并获取双目能量信息的局部二值化模式特征图像；接着，采用协作表示算法，对左、右视点图像和双目能量信息的局部二值化模式特征图像进行字典学习，得到双目视觉感知稀疏特征信息，最后获得待评价的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是其能够充分考虑到立体视觉感知特性，能够有效地提高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：CN104902268A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510310558.4
申请日：2015-06-08
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于局部三元模式的无参考立体图像客观质量评价方法，其先对待评价的失真的立体图像的左、右视点图像实施高斯梯度滤波，得到各自的幅值图像和相位图像，计算左、右视点图像之间的视差图像；根据幅值图像和相位图像及视差图像，计算左右视点特征融合图像；采用局部三元模式操作对左右视点特征融合图像进行处理，得到其局部三元模式的上、下模式图像；采用直方图统计方法对上、下模式图像进行统计操作，对应得到上模式图像直方图统计特征向量和下模式图像直方图统计特征向量；根据直方图统计特征向量，采用支持向量回归预测得到客观质量评价预测值；优点是能够有效地提高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：CN104658002A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510103376.X
申请日：2015-03-10
申请人： 浙江科技学院
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0002 , G06T7/55
摘要： 本发明公开了一种无参考图像客观质量评价方法，其通过深入挖掘人眼视觉对图像结构的感知特性，对失真图像分别实施高斯平滑梯度滤波和拉普拉斯算子高斯滤波，对应得到高斯平滑梯度滤波图像和拉普拉斯算子高斯滤波图像，接着对两幅滤波图像分别进行局部二值化模式操作，得到各自的局部二值化模式特征图像，然后求两幅局部二值化模式特征图像各自的边缘概率特征和条件概率特征，最后根据边缘概率特征和条件概率特征，采用支持向量回归预测待评价的失真图像的客观质量评价预测值，得到的客观质量评价预测值能够准确地反映人眼视觉主观感知质量，即能够有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。
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