[发明专利]基于边缘特征信息的屏幕内容图像的无参质量评价方法在审
| 申请号： | 201910704654.5 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110473181A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;孙建建 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 程毓英<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于边缘特征信息的屏幕内容图像的无参质量评价方法，包括下列步骤：通过DOG算法来计算并获取SCIs图像边缘映射；将获取的边缘映射信息进行局部归一化，在给定SCIs的情况下，采用局部平均减法和除法归一化的方法计算归一化像素；进行边缘特征向量提取，利用L‑矩分布估计方法拟合从局部归一化边缘图中提取边缘信息；利用ABPNN回归器将质量感知特征向量映射到主观质量得分，将L‑矩分布估计提取的SCIs图像n维边缘特征向量和其主观质量评价分数放入ABPNN网络中训练，在训练阶段，利用边缘特征向量及其对应主观差异均值意见得分(DMOS)值建立回归模型。 | ||
| 搜索关键词： | 边缘特征 归一化 映射 向量 图像 主观质量评价 边缘信息 回归模型 屏幕内容 特征向量 图像边缘 向量提取 训练阶段 映射信息 质量感知 质量评价 主观 边缘图 回归器 除法 放入 减法 拟合 像素 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于边缘特征信息的屏幕内容图像的无参质量评价方法，包括下列步骤：/n第一步，通过DOG算法来计算并获取SCIs图像边缘映射；/n第二步，将获取的边缘映射信息进行局部归一化，在给定SCIs的情况下，采用局部平均减法和除法归一化的方法计算归一化像素；/n第三步，进行边缘特征向量提取，利用L-矩分布估计方法拟合从局部归一化边缘图中提取边缘信息。/n第四步，利用ABPNN回归器将质量感知特征向量映射到主观质量得分，将L-矩分布估计提取的SCIs图像n维边缘特征向量和其主观质量评价分数放入ABPNN网络中训练，在训练阶段，利用边缘特征向量及其对应主观差异均值意见得分(DMOS)值建立回归模型；预测阶段，将测试SCIs计算得到的特征向量输入到学习的模型中，预测SCIs图像质量评价分数。/n
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