[发明专利]基于深度学习和视觉感知的无参考彩色图像质量评价方法有效
| 申请号： | 202110709625.5 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113436167B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 杨俊丰;李小龙;符静;曹偲禹 | 申请（专利权）人： | 湖南工商大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/41;G06V10/60;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 410205 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习和视觉感知的无参考彩色图像质量评价方法，包括如下步骤，获取彩色失真图像，对彩色失真图像进行预处理，得到彩色失真图像的亮度分量和色彩分量；对亮度分量进行分解，获得亮度分量的纹理分量和结构分量，并基于纹理分量、结构分量和色彩分量构建训练集；构建视觉感知网络模型，将训练集输入视觉感知网络模型，并采用反向传播算法对视觉感知网络模型进行迭代训练；基于训练好的视觉感知网络模型对彩色图像质量进行评价。本发明对彩色图像的视觉信息进行了深度挖掘，将人眼感知特性引入深度学习，能够提升自然场景中复杂的失真图像质量的量化精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视觉 感知 参考 彩色 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
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