发明专利已授权

基于边缘检测和深度残差网络的图像质量评估方法

📄 申请号：CN202110824230.X 📄 发布日：2026/08/17

著录项目信息

申请日

2021-07-21

公开号

CN113643243B

公开日

2025-04-25

申请人

西安理工大学

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 , G06T7_13 , G06T7_136 , G06T7_181 , G06T5_70 , G06V10_98 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像质量评估, 视频监控, 消费电子, 医学影像, 遥感图像分析

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摘要

本发明公开了一种基于边缘检测和深度残差网络的图像质量评估方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、输入原始的失真图像，采用Canny边缘检测算法进行边缘检测，并分割为大小一致的图像块，对这些图像块进行筛选；步骤2、对筛选后的图像块进行归一化处理，输入到残差网络，输出原始失真图像的图像块分数和权重；步骤3、对输出原始失真图像的图像块分数进行加权处理，得到图像分数的预测值。本发明解决了现有技术中存在的传统深度学习中训练数据量不足的问题，同时利用深度残差网络对于图像浅层和深层的特征有一个较好的提取。

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

一种煤层气开发装置

当前第 / 件

一种智能超表面与中继的协作系统辅助无人机通信方法

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G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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