发明专利已授权

一种利用多层深度表征进行无参考图像质量预测的方法

📄 申请号：CN201710962452.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-10-16

公开号

CN107743225B

公开日

2019-08-06

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

H04N17_00

IPC 分类号

H04N17_00

技术画像

所属领域

图像质量评价图像质量评价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。

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

一种基于子空间的新型纯方位目标定位方法

当前第 / 件

一种减少图像标签融合冗余计算的方法

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