[发明专利]一种基于对抗生成网络的无参考图像质量评价方法有效
| 申请号： | 201911103031.9 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN111127392B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;陈子阳;谷文玉;朱嘉凯;孙垚棋;张继勇;张勇东;沈韬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/45;G06T11/00;G06V10/764;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗生成网络的无参考图像质量评价方法。本发明首先要对图像进行预处理，得到失真图对应的相似图‑SSIM_MAP，然后训练一个基于densenet网络的神经网络框架，对训练后的网络输入失真图，可得到失真图的相似图，通过相似图，也就可以得到对应的质量分数。本发明针对网络中的生成器和损失函数做出创新。首先，在生成网络部分，我们采用60层的densenet网络框架。在判别网络部分，采用简单的分类网络；损失函数部分，采用判别器的交叉熵加L1范数损失的方式。最后迭代训练出一个较好的生成网络模型，通过此网络，可以对输出图片，也就是失真图片进行相似图的生成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 生成 网络 参考 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
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