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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN201810160507.1 | 专利名称: | 基于全卷积神经网络的无参考图像质量评价方法 |
申请日: | 2018-02-27 | 申请/专利权人 | 浙江科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市西湖区留和路318号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00分类检索 网络 音视频 网络传输 卷积神经网络 图像质量专利转让搜索 |
公开/公告日: | 2020-06-26 | 转让价格: | 面议 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN108428227B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要:本发明公开了一种基于全卷积神经网络的无参考图像质量评价方法,其采用全参考图像质量评价方法获得训练集中的每幅失真图像的客观真实质量图作为监督,对训练集中的所有失真图像的归一化图像进行训练,得到最优的全卷积神经网络回归训练模型,再将待评价的失真图像的归一化图像输入到最优的全卷积神经网络回归训练模型中,预测得到待评价的失真图像的客观质量评价预测质量图,使用待评价的失真图像的显著图对客观质量评价预测质量图进行加权池化,从而得到客观质量评价预测值,由于结合了失真图像的全参考特征、显著性特征等多种特征,并且这些特征能比较准确地描述失真图像,因而有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/11/01 | 专利权的转移 | 登记生效日: 2022.10.19 专利权人由浙江科技学院变更为张家港守正通信技术有限公司 地址由310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号变更为215600 江苏省苏州市张家港市经济技术开发区1瞌A306-308室 |
2020/06/26 | 授权 | |
2018/09/14 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 201810160507.1 申请日: 2018.02.27 |
2018/08/21 | 公开 |