[发明专利]基于视觉显著性和梯度特征的无参考图像质量评价方法在审
| 申请号： | 202210683617.2 | 申请日： | 2022-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN115082756A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 艾达;刘芸;白岩松;刘颖 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06F16/55;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/26;G06V10/40 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710121 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于视觉显著性和梯度特征的无参考图像质量评价方法，由选择数据集、图像预处理、构建图像质量评价模型、训练图像质量评价模型、测试图像质量评价模型组成。采用Sobel算子对图像进行梯度特征提取，将提取的梯度图像块和失真图像块作为图像质量评价模型的输入，获得图像块的图像质量分数；采用显著性检测方法提取显著性图，根据显著性图为每个图像块分配权重；将图像块质量分数与权重分数进行加权求和作为图像的整体评价分数。经仿真对比实验证明表明，本发明方法对不同数据集都有较好的质量预测结果，与人的主观评分相符，适用于不同的失真类型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视觉 显著 梯度 特征 参考 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
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