[发明专利]一种基于支持向量回归的无参考屏幕图像质量评估方法在审
| 申请号： | 201710600174.5 | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107507166A | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 曾焕强;符颖;陈婧;朱建清;蔡灿辉;马凯光 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司35204 | 代理人： | 张松亭,杨锴 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于支持向量回归的无参考屏幕图像质量评估方法，计算方向梯度直方图，作为失真屏幕图像的特征信息，利用支持向量回归(SVR)网络进行训练，得到屏幕图像特征信息与主观质量分数的映射关系模型，以准确评估屏幕图像质量。本发明所述的方法无需参考屏幕图像，计算得到的客观分数与人眼视觉感知具有较高的一致性，且其计算简单。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 回归 参考 屏幕 图像 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量回归的无参考屏幕图像质量评估方法，其特征在于，步骤如下：1)选择失真屏幕图像作为样本屏幕图像组成训练集；2)计算样本屏幕图像的方向梯度直方图，并转换成列向量，作为该样本屏幕图像的特征信息；3)利用支持向量回归网络，将所有样本屏幕图像的特征信息结合主观质量分数进行训练，得到屏幕图像特征信息与主观质量分数的映射关系模型；4)输入待测屏幕图像，计算待测屏幕图像的方向梯度直方图，并转换成列向量，得到相应特征信息；5)将得到的待测屏幕图像的特征信息结合映射关系模型，输入支持向量回归网络，输出待测屏幕图像的质量分数。
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