[发明专利]基于多重曲率张量稀疏分解的无参考图像清晰度评价方法在审
| 申请号： | 202110226210.2 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112819822A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 毛凌航;汪斌;陈淑聪;姜飞龙;徐翘楚;李兴隆;张奥 | 申请（专利权）人： | 嘉兴学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/64;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 314033 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多重曲率张量稀疏分解的无参考图像清晰度评价方法，该方法首先提取图像的多重曲率，并用多重曲率组合成曲率张量；然后利用张量分解稀疏系数能量与图像清晰度正向相关的特性，采用多重曲率特征学习得到张量字典；最后利用图像灰度的方差与图像清晰度的反向相关的特性，用图像灰度的方差来表征图像复杂度，采用张量分解稀疏系数能量与图像灰度方差的比值作为最终的图像清晰度评价标准，得到的客观清晰度评价结果值越大，图像越清晰。本发明充分利用图像的多重曲率特征，避免采用单一梯度特征带来的清晰度评价精度不高的缺点，分解得到的稀疏系数更能表征图像结构和清晰度特征，提高了图像清晰度评价精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多重 曲率 张量 稀疏 分解 参考 图像 清晰度 评价 方法 | ||
【主权项】：
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