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摘要
针对难以准确有效地提取混合失真图像质量特征的问题,该文提出一种基于空间分布分析的图像质量评价方法。首先将图像进行亮度系数归一化处理,然后将图像进行分块,利用卷积神经网络(CNN)进行端对端的深度学习,采用多层次卷积核堆叠的方法获取图像的质量感知特征,并通过全连接层将特征映射到图像块的质量分数。再将块质量分数汇总获取质量池,通过对质量池中局部质量的空间分布情况进行分析,提取能够表征其空间分布情况的特征,然后采用神经网络建立局部质量到整体质量的映射模型,将图像的局部质量进行汇总。最后在MLIVE, MDID2013, MDID2016混合失真图像库中进行性能测试以及与相关的对比算法进行比较,验证了该算法的有效性。
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单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
