面向层级语义衰减的无参考图像质量评价方法

作者：吴金建; 杨文; 梁富虎; 石光明

来源：2019-03-30, 中国, ZL201910254175.8.

本发明公开了一种面向层级语义衰减的无参考图像质量评价方法,主要解决现有评价技术准确度低的问题。其实现方案是：1.用图像层级语义衰减构建图像质量衰减的评价指标；2.划分图像数据集为训练数据集和测试数据集；3.对训练集图像和测试集图像进行去均值与裁剪；4.设计面向层级语义衰减的网络模型；5.利用训练数据集和测试数据集对面向层级语义衰减的网络模型进行训练；6.对待评价图像进行去均值与裁剪后输入到已训练好的面向层级语义衰减的网络模型,得到图像质量评价值。本发明极大地提高了无参考图像质量评价的精度,可用于视频质量监控、图像筛选、图像优化。

• 单位
  西安电子科技大学