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摘要
针对现有的盲图像质量评价算法在面对真实失真图像时性能较低的情况，本文提出多层特征融合和语义信息增强相结合的无参考图像质量评价算法(multi-level feature fusion and semantic enhancement for NR，MFFSE-NR)。提取图像的局部和全局失真特征，利用特征融合模块对特征进行多层融合；利用多层扩张卷积增强语义信息，进而指导失真图像到质量分数的映射过程；考虑预测分数和主观分数之间的相对排名关系，对L1损失函数和三元组排名损失函数进行融合，构建新的损失函数Lmix。为了验证本文方法的有效性，在LIVEC数据集上进行了验证和对比实验，该算法的SROCC与PLCC指标相比原算法分别提升2.3%和2.3%；在KonIQ-10k数据集和LIVEC数据集上进行了跨数据集实验，该算法在面对真实失真图像时表现出了良好的泛化性能。
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