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发明专利
已授权
一种基于视觉显著性和深度神经网络的图像质量评价方法
📄 申请号:CN202010101248.2
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2020-02-19
公开号
CN111882516B
公开日
2023-07-07
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06T7_00
IPC 分类号
G06T7_00
,
G06V10_46
,
G06T7_90
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
深度神经网络
计算机视觉
图像处理
深度学习
深度神经网络
应用场景
智能安防, 视频监控, 消费电子, 自动驾驶, 医学影像
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摘要
本发明公开了一种基于视觉显著性和深度神经网络的图像质量评价方法,具体如下:利用视觉显著性中的颜色显著性以及中央区域显著性,建立一种基于视觉显著性的图像显著性检测模型;利用人眼对颜色及图像中央特别关注的特点,生成颜色加权显著图;利用凸包原理,得出显著性物体的区域,生成凸包显著图;将颜色加权显著图和凸包显著图融合,得到最终显著图,并给出效果图;采用LIVE3DIQD_phase 1数据库作为图像预处理库,以及后面的训练库;融合左右眼图像的生成:通过将左视图视为参考,将左图像与右视差补偿图像融合来合成独眼图像;对立体失真图像进行视觉显著图的生成,融合生成的独眼图及其显著图;将卷积与神经网络两者相结合,得出卷积神经网络。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20230707
✅ 授权
20201120
?? 实质审查的生效 :
20201103
📄 公开
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