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一种基于深度学习的图像质量评价方法

Name: 一种基于深度学习的图像质量评价方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2019106107185
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910610718.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-07-08

公开号

CN111127386B

公开日

2023-04-18

申请人

杭州电子科技大学

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_40 , G06V10_766 , G06V10_772 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像处理图像处理深度学习计算机视觉

应用场景

图像质量评估, 视频监控, 摄影成像, 医学影像, 自动驾驶感知

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的图像质量评价方法，包括如下步骤：步骤1：提取结构性特征图；步骤2：提取自然性特征图；步骤3：提取自由能特征图；步骤4：根据每张图对应的所有特征图设计神经网络框架。计算图像梯度做为图像的结构性特征，其次基于自然性特性提取图像的归一化特性做为自然性特征，最后基于大脑的自由能原理，对输入图像和大脑对它的预测图像之间的差异做为图像的高级特征。在特征提取完之后，利用一组无失真图像学习出一个模型并利用该模型来预测图像的质量。失真图像的质量被定义为它的模型与学习到的无失真模型之间的距离。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111127386B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于三维装配模型共性结构的发掘方法

当前第 / 件

一种脱钩器

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：47 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

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