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摘 要:本发明公开一种基于低秩稀疏矩阵分解的图像质量评价方法,该方法首先将输入图像随机分成训练图像集和测试图像集,并将训练图像集中的彩色失真图像转换为灰度失真图像,然后进行稀疏与低秩矩阵分解,均获得一个特征向量,将两个特征向量组合后,合并主观MOS分值送到支持向量回归机中进行训练,得到训练后的支持向量回归机,最后将测试图像同样按上述步骤提取出特征向量,送到训练后的支持向量回归机中进行测试,得到客观的图像质量评价结果。本发明的方法通过将输入失真图像分解成低秩矩阵和稀疏矩阵,实现图像前景目标和背景的有效分离,从而对前景目标和背景分别提取特征,并利用提取特征进行图像质量评价,提高了无参考图像质量评价的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810224726.1 | 专利名称: | 一种基于低秩稀疏矩阵分解的图像质量评价方法 |
申请日: | 2018-03-19 | 申请/专利权人 | 嘉兴学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省嘉兴市越秀南路56号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 音视频 低 港口 分解 图像质量搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108399620B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
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) |
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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 |
2022/04/19 | 授权 | |
2018/09/07 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 201810224726.1 申请日: 2018.03.19 |
2018/08/14 | 公开 |