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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法,包括以下步骤；步骤1,建立超高清图像模糊失真数据集作为网络训练集和验证集；步骤2,构建图像模糊失真评估分类网络；步骤3,训练图像模糊失真评估分类网络；步骤4,测试超高清视频模糊失真分类；步骤5,评估图像模糊失真评估分类网络。本发明制作了大规模图像模糊失真数据集和超高清视频模糊失真数据集,专门用于模糊失真类型的超高清视频和图像的质量评估,同时设计了图像模糊失真评估分类网络,保证了超高清视频质量评估的实时性和准确性,解决了质量评估在超高清视频上速度慢、准确率低的问题。
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