[发明专利]基于双流卷积神经网络的无参考图像质量评估方法有效
| 申请号： | 201911352653.5 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111127435B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 牛玉贞;陈锋;陈沛祥;黄栋 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双流卷积神经网络的无参考图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：将失真图像数据进行数据预处理，得到待训练的图像对,作为训练数据；步骤S2:构建双流卷积神经网络模型，并根据得到训练数据训练模型，得到训练好的图像质量评估模型；步骤S3:将待测图像进行预处理，并生成待测图像的图像对,并利用训练好的图像质量评估模型预测待测图像的图像对的质量，根据待测图像的图像对的分数计算待测图像的分数。本发明能显著提高无参照图像质量评估的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双流 卷积 神经网络 参考 图像 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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