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基于机器学习并融合视觉特征的全参考图像质量评估方法

发布时间: 2021-10-29

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业
成果介绍

本发明涉及一种基于机器学习并融合视觉特征的全参考图像质量评估方法,包括以下步骤：分别采用客观全参考图像质量评估方法、结合图像显著性分布的客观全参考图像质量评估方法、结合局部图像质量排序的客观全参考图像质量评估方法、结合局部图像质量数据统计的客观全参考图像质量评估方法对目标图像提取特征,获得特征集F1、F2、F3和F4；综合特征集F1、F2、F3和F4,将其作为机器学习算法的特征集T,通过机器学习算法和三等分交叉验证方法学习得出客观评估模型；采用客观评估模型对图像进行质量评估,得到客观全参考图像质量评估得分值。该方法可有效的对全参考图像的质量进行评估,与用户主观评分之间具有较好的相关性与准确性。

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