[发明专利]基于置信分数的无参考图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于置信分数的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：从图像质量评价数据库中采集若干图像；对图像进行预处理，并构建训练标签；将预处理后的图像划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集进行裁剪获得数据样本；构建基于置信分数的网络模型CSNet；将训练样本和对应的训练标签输入构建的CSNet模型进行训练；将测试样本输入训练好的CSNet模型获得预测分数向量；对来自于同一原图像的所有测试样本的预测分数向量取平均获得该图像的质量分数。多个公共数据库上的大量实验结果表明，本发明方法对各类型失真图像质量预测都取得了优良结果，具有良好的有效性及鲁棒性，所预测的图像质量分数精度较高，预测结果与全参考图像质量评价算法相当。

主权项

1.一种基于置信分数的无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、从图像质量评价数据库中采集若干图像；/n步骤2、对采集的图像进行预处理，并构建训练标签；/n步骤3、将预处理后的图像划分为训练集和测试集，然后对训练集和测试集进行裁剪获得相应的数据样本；/n步骤4、构建基于置信分数的网络模型CSNet；/n步骤5、将训练集中的训练样本和对应的训练标签输入构建的CSNet模型进行训练；/n步骤6、将测试集中的测试样本输入训练好的CSNet模型获得预测分数向量；/n步骤7、对来自于同一原图像的所有测试样本的预测分数向量取平均值获得该图像的质量分数。/n