本发明公开了一种利用多层深度表征进行无参考图像质量预测的方法。本发明包括如下步骤：步骤(1)数据预处理：将所有图像缩放到统一的尺寸大小，减去平局值，将二进制数据转换为深度神经网络能识别的数据格式；步骤(2)特征提取及处理：利用一个在ImageNet上训练好的37层VGGnet模型进行特征提取，提取每层特征并进行处理，得到一个列向量；步骤(3)预测分数：将每层特征融合得到的列向量输入支持向量回归模型得到每层特征的预测分数；将各层分数平均值作为整张图片的质量评估分值。本发明提出了一整简单高效的针对图像质量评价的新方法。并且获得了目前在图像质量评价领域中的最好效果。
📄 2017109624521
📂 H04N17_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-10-16
本发明公开了一种基于加权梯度幅度的双目融合立体图像质量评价方法。客观图像质量评价算法根据是否利用原图像参与图像质量评价，可分为全参考、半参考和无参考图像质量评价算法三种。本发明采用的是半参考立体图像客观质量评价算法。与传统的融合左右眼图像生成独眼图算法不同，本发明将经过局部加权后的梯度幅度因子加入双目融合算法中，从而对传统的独眼图构造过程中丢失的结构信息进行一定补偿。本发明在消除对比度变化的同时增强局部图像结构。采用经典的自适应稀疏字典和OMP迭代算法，捕获随着迭代次数增加而增强的边缘和纹理信息，能更好的体现图像的结构信息。
📄 2019100300155
📂 G06T7_60
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-11
本发明涉及一种从稀疏到密集视点的全参考光场图像质量评价方法，包括：获取若干不同大小的子孔径图像阵列，从子孔径图像阵列中分别选取若干张子孔径图像并进行处理，获取原始和失真视点图像堆栈Y通道信息；将原始和失真视点图像堆栈Y通道信息进行特征提取，获取完整原始图像堆栈特征和完整失真图像堆栈特征，并获取对比特征；对完整原始图像堆栈特征、完整失真图像堆栈特征和对比特征进行图像注意信息提取；将图像注意信息的维度进行重新排列后，提取光场图像特征；基于光场图像特征，获取最终特征向量信息，并基于最终特征向量信息获取最终质量分数。本发明提升了全参考光场图像质量评价质量。
📄 2024111594929
📂 G06T7_00
👤 安庆师范大学
📅 2024-08-22
本发明提供了一种基于多任务渐进学习的无参考图像质量评价方法，涉及图像处理技术领域。本发明通过预设的目标损失函数，调整质量等级分类模型和质量分数评价模型的模型参数，将训练完成的质量分数评价模型作为训练完成的无参考图像质量评价模型；基于训练图像在训练过程中的轮次，在训练过程中提升第一权重的数值和降低所述第二权重的数值。基于上述处理，使得该训练过程符合从易到难的学习规律，有效增强了质量分数评价模型的学习效果，进而提升了训练完成后的无参考图像质量评价模型的评价结果的准确性。
📄 2022117028831
📂 G06T7_00
👤 青海大学
📅 2022-12-29
一种基于多粒度图像信息内容的图像质量评价方法，属于计算机视觉领域。针对图像局部纹理信息的质量评价模块，首先将单颗花粉图像集合中每张花粉颗粒图片针对不同方向进行纹理特征的提取，然后平均加权求和求每张花粉颗粒图片的总纹理特征分数，其次将其纹理评价指标平均加权求和作为单颗花粉基于图像纹理内容信息的质量评价得分，之后将所有花粉颗粒得分进行平均加权求和作为基于图像局部纹理信息的质量评价得分。最终，我们将图像全局内容信息的质量分数和图像局部纹理信息的质量分数进行加权求和来得到花粉图片的最终得分。本发明更关注花粉颗粒质量的效果，比以往只考虑基于粗粒度的图像内容信息质量评价结果更加准确。
📄 2022101830201
📂 G06T7_00
👤 北京工业大学
📅 2022-02-27
本发明公开了一种重定位立体图像质量评价方法，其考虑了几何失真、信息损失和视觉舒适度对立体图像重定位的影响，通过计算原始的立体图像和重定位立体图像的长宽比相似性、网格相似度、前向信息损失、后向信息损失、信息保持特征、视觉舒适度，得到重定位立体图像的特征矢量，然后在训练阶段利用支持向量回归对训练集中的特征矢量进行训练，构造支持向量回归训练模型；在测试阶段利用支持向量回归训练模型，预测得到测试集中的特征矢量对应的重定位立体图像的客观质量评价预测值，由于获得的特征矢量具有较强的稳定性且能较好地反映重定位立体图像的几何失真、信息损失和视觉舒适度，因此有效地提高了客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
📄 2020103719252
📂 H04N17_00
👤 宁波大学
📅 2020-05-06
本发明涉及图像评价技术领域，尤其涉及一种印刷出版物的图像评价方法和系统。所述方法包括以下步骤：对印刷出版物进行图像数据采集并进行色彩模式分析，得到出版物图像色彩模式数据；根据出版物图像色彩模式数据进行图像内容环境感知分析并进行内容环境光感分析，得到图像内容光感数据；根据图像内容光感数据进行分位数回归均方误差计算，得到平衡性分位误差数据；根据平衡性分位误差数据进行图像光感色彩评价模型构建，得到图像光感色彩评价模型；根据图像光感色彩评价模型进行图像印刷还原难度评价，得到图像印刷还原难度评价数据。本发明通过对图像评价技术的优化处理使得图像评价技术更加精确。
📄 2024108241781
📂 G06T7_00
👤 成都航空职业技术学院
📅 2024-06-25
本发明公开了一种光场图像全参考质量评价方法，包括：将光场图像重新排列成为光场透镜图像，再提取参考光场透镜图像与失真光场透镜图像中的Y通道信息；利用特征编码网络与特征融合网络得到包含失真信息的特征图；通过失真灵敏度生成网络获得失真灵敏图，并通过与获得的差异图点乘得到质量分数，根据质量分数来衡量光场图像的质量。本发明可以直接通过失真光场图像与参考光场图像来衡量失真光场图像的质量；同时，可以端到端的获得失真光场图像的质量，提高了质量评估效率。
📄 2024100750374
📂 G06T7_00
👤 安庆师范大学
📅 2024-01-18
本发明涉及一种基于自主学习的无参考彩色图像质量评价方法，属于图像处理领域。该方法包括：首先，利用四元数理论将训练集中的彩色图像用四元数矩阵表示；其次，对训练图像进行分块并利用人眼视觉感知求得图像块的局部特征；然后，利用自主学习策略构建图像字典，将最具代表性的图像块作为字典的原子；最后，将待评价彩色图像进行相同的预处理后，计算待评价图像与图像字典之间的最大相似性，通过支持向量回归分析得到最终的质量评价分数，并实时更新图像字典。本发明充分考虑了图像字典中字典原子的代表性和自主学习能力，能够同时对不同失真种类的图像进行评价，且评价结果与主观评价趋于一致。
📄 2018102891723
📂 G06T7_00
👤 重庆邮电大学
📅 2018-03-30
本发明公开了一种立体图像视觉满意度的客观评价方法，训练时获取训练集中的每幅立体图像的3D视觉满意度的平均主观评价均值；计算每幅立体图像的视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值和感知相对距离客观评价值；用训练模型ε‑SVR在所有平均主观评价均值与所有视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值、感知相对距离客观评价值之间进行拟合，得到立体图像视觉满意度客观评价模型；测试时获取待评价的立体图像的视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值和感知相对距离客观评价值，输入到立体图像视觉满意度客观评价模型中，预测得到视觉满意度预测值；优点是能预测出与人类对立体图像满意程度主观感知相一致的客观评价结果。
📄 2019111057453
📂 H04N17_00
👤 宁波大学
📅 2019-11-13
本发明公开了一种基于稀疏特征相似度的立体图像质量客观评价方法，其提取融合图像字典表和视点图像字典表；然后采用一阶双目融合模型，利用融合图像字典表提取一阶融合图像稀疏特征图，同时利用视点图像字典表提取左、右视点图像各自的稀疏特征图，采用二阶双目融合模型对左、右视点图像各自的稀疏特征图进行融合，得到二阶融合稀疏特征图；再利用稀疏特征相似度的方法得到失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是在字典学习阶段避免了复杂的机器学习训练过程，且无需预知各无失真立体图像的主观评价值；在质量预测阶段采用的一阶双目融合模型和二阶双目融合模型能有效表示双目视觉特性，因此能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
📄 201611025119X
📂 G06T7_00
👤 浙江科技学院
📅 2016-11-14
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台