[发明专利]一种基于显著性的CNN盲图像质量评估方法有效
| 申请号： | 201911129340.3 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN111028203B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李凡;李梦月;贺丽君;杨晓晗 | 申请（专利权）人： | 南京中智腾飞航空科技研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陈翠兰 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市建邺区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著性的CNN盲图像质量评估方法，通过给原始图像添加不同失真等级以及失真区域的多个失真版本图，并赋予不同的数字标签来代表质量的高低，将显著性和失真两个因素有效的引入了数据扩充中，数据集的有效扩充有效的缓解了图像质量评估小数据集训练长网络的压力，从而极大的提高了模型最终预测性能，在各个图像质量评估数据集上展现出较强的泛化能力。主要包括以下步骤：1)分别制作预训练阶段和微调阶段所需的数据集；2)利用预训练阶段制作的数据集对VGG‑16网络进行预训练，并保存网络模型；3)利用微调阶段的IQA训练集对预训练好的VGG‑16网络进行微调训练，并保存网络模型；4)使用上述微调后的模型计算IQA测试集的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 cnn 图像 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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