基于Gabor滤波的并行网络无参考图像质量评价

作者：李国涛; 杨忠^*; 张驰; 朱傥; 许昌亮

来源：应用科技, 2023, 50(05): 25-36.

• 无参考图像质量评价
• 图片失真
• 频域特征
• Gabor滤波
• 并行网络
• 回归网络
• 深度学习
• 人的视觉系统

为解决在基于深度学习的无参考图像质量评价（no-reference image quality assessment,NR-IQA）领域内图片失真可能导致的图片边缘模糊问题，提出一种基于Gabor滤波的并行网络无参考图像质量评价算法。考虑到图片失真的非均匀性，利用可提取空间局部频域特征的Gabor滤波器来获取边缘图片；将灰度图片和边缘图片共同输入并行网络，融合并行网络所提取到的图像质量特征，并通过全连接层所组成的回归网络将其映射到质量分数。该算法采用128×128的图片块，既能达到增加数据集的作用，又不过多损失图片的整体信息。本文在LIVE和TID2013共2个图像数据集上进行了实验，并与其他性能良好的无参考图像质量评价算法进行了对比。实验结果表明，所提出的算法与人的视觉系统（human visual system,HVS）具有较高的一致性。

• 单位
  南京航空航天大学; 自动化学院