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[发明专利]红外图像质量评价方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202111370853.0在审
发明人：张金霞;姜露莎;徐召飞;齐天宇 -专利权人：烟台艾睿光电科技有限公司
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种红外图像质量评价方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括基于原始红外图像数据集生成图像携带图像质量主观分数的训练集和测试集；通过利用训练集的各训练图像及其图像质量主观分数训练机器学习模型得到初始质量评价模型；通过利用无参考评价算法计算测试集中各测试图像的每个客观质量指标的客观分数，确定各测试图像的客观子维度评测分数；将各客观子维度评测分数输入至初始质量评价模型，得到每个测试图像的图像质量客观分数；基于初始质量评价模型，根据各测试图像的图像质量客观分数和相应的图像质量主观分数确定最终的图像质量评价模型，从而可高效、便捷地实现与人眼主观感知高度一致的红外图像质量评测。
红外图像质量评价方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备-CN202011237444.9在审
发明人：谢佳锋;王国利;张骞 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取拍摄的待检测脸部图像；若待检测脸部图像为合格图像，对待检测脸部图像进行图像质量检测，得到图像质量分数集合，其中，图像质量分数集合中的每个图像质量分数与预设的图像质量检测策略相对应；基于图像质量分数集合，确定用于衡量待检测脸部图像的综合分数；基于综合分数，生成用于表征待检测脸部图像是否为优选图像的信息。本公开实施例实现了综合多种图像质量检测策略，得到图像质量符合要求的优选图像，图像质量检测的方式更丰富，检测的准确性更高。
图像检测方法装置计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]融合多种度量准则的图像集质量增强评价方法-CN201910072215.7在审
发明人：魏冬;刘浩;周健;田伟;黄荣;周武能;钟平;邓开连;闵雄阔 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合多种度量准则的图像集质量增强评价方法，首先使用现有的多种图像质量度量准则对原始图像集的每一张图像分别进行打分，然后计算质量分数平均值和标准差，其次计算相对质量分数，再考虑多个图像质量度量准则下的相对质量分数，最终得到原始图像集的融合质量分数。本发明通过比较增强图像集的融合质量分数和原始图像集的融合质量分数的大小，即可判断该图像增强算法对原始图像集的增强效果。当有多种图像增强算法作用于原始图像集时，则通过比较不同图像增强算法下增强图像集的融合质量分数大小，即可为原始图像集挑选出最佳的图像增强算法。相比于现有的平均方法，融合多种度量准则的图像集质量增强评价方法具有更高的可靠性。
质量分数原始图像图像增强算法融合质量增强图像集度量图像质量度量增强图像标准差图像

[发明专利]无参考图像质量评价方法及装置-CN201710291323.4有效
发明人：朱映映;曹磊;王旭;江健民 -专利权人：深圳大学
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无参考图像质量评价方法及装置，该方法包括：划分该失真图像中该文本区域和该图像区域，分别提取该文本区域和该图像区域中的视觉感知特征，通过预置的分类机制对从该文本区域中的该视觉感知特征进行失真分类判别，得到该文本区域的质量分数，以及，通过该预置的分类机制对该图像区域中的该视觉感知特性进行失真分类判别，得到该图像区域的质量分数，对该文本区域的质量分数和该图像区域的质量分数进行拟合，得到该失真图像的质量分数，这样通过将文本区域和图像区域分开算出质量分数，每个均可以得到准确的质量分数，最后再拟合成整个图像的质量分数，可以有效的提高屏幕内容图像的质量评价的准确性。
参考图像质量评价方法装置

[发明专利]一种基于脑电特征的图像质量评价方法及装置-CN202110700519.0在审
发明人：段一平;胡舒展;陶晓明;马鑫;陆建华 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于脑电特征的图像质量评价方法及装置，涉及图像领域、计算机领域和生物神经科学领域，旨在反映用户真实感知的情况下进行图像质量评价。所述方法包括：获取待评价图像；将所述待评价图像输入分数预测网络，获得由所述分数预测网络输出的图像质量分数；其中，所述分数预测网络是以多个第一图像样本为训练样本、并以所述每个第一图像样本的标签质量分数为标签，对预设分数预测网络进行训练得到的；其中，一个图像样本的标签质量分数为训练完成的标签分数网络针对该图像样本所输出的，所述标签分数网络的训练样本为多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述第二图像样本各自对应的脑电信号
一种基于特征图像质量评价方法装置

[发明专利]一种图像压缩方法和装置-CN201510447281.X有效
发明人：陆平;马利庄;贾霞;朱恒亮;刘明;蒋娇 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2015-07-27 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像压缩方法，该方法包括：对原始图像分别采用n组不同的质量因子进行联合图像专家小组JPEG图像压缩获得的n幅压缩图像分别进行图像质量评价，获得n组质量评价分数；利用n组质量评价分数和对应的质量因子进行函数拟合，获得质量评价分数与质量因子之间的函数关系；利用质量评价分数与质量因子之间的函数关系计算目标质量分数对应的目标质量因子；根据目标质量因子确定最佳质量因子，利用最佳质量因子对原始图像重新进行JPEG图像压缩本发明能够基于低计算复杂度的客观的图像质量评价对图像进行压缩，在提高图像压缩率的同时，保障用户对图像的视觉感知体验。本发明还公开了一种图像压缩装置。
一种图像压缩方法装置

[发明专利]一种基于多尺度生成对抗网络的无参考图像质量客观评价方法-CN201711492127.X有效
发明人：史萍;潘达;应泽峰;侯明;钟地秀;韩明良 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2017-12-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度生成对抗网络的无参考图像质量客观评价方法，通过多尺度生成对抗网络产生失真图像对应的相似质量图，再将不同尺度的相似质量图通过卷积神经网络进行回归得到图像质量分数。训练多尺度生成对抗网络，通过全参考图像质量评价方法对失真图像生成图像质量相似图，并将其作为判别网络的真实数据集。将三组不同尺度的相似质量图作为数据集，主观评价分数作为标签，对图像质量分数回归网络进行训练。失真图像通过生成网络产生多张不同尺度的相似质量图，然后通过图像质量分数回归网络生成图像质量分数。本发明将整体失真程度和局部失真细节结合，从而进一步确定失真图像的质量分数，更全面准确地体现了失真图像质量。
一种基于尺度生成对抗网络参考图像质量客观评价方法

[发明专利]姿态识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质-CN202110034783.5在审
发明人：李勇;邵新庆;刘强;徐明 -专利权人：深圳力维智联技术有限公司;南京中兴力维软件有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种姿态识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取行人的待处理图像，并通过预设的图像质量评价模型对待处理图像进行质量评价，得到待处理图像的第一评价分数；当第一评价分数小于预设分数阈值时，则对待处理图像进行图像增强处理，得到待识别图像；通过图像质量评价模型对待识别图像进行质量评价，得到待识别图像的第二评价分数；当第二评价分数大于或等于预设分数阈值时，则通过预设的姿态识别模型对待识别图像进行识别本发明对小于预设分数阈值的图像进行图像增强处理，以得到符合预设图像质量的待识别图像，再对待识别图像进行姿态识别，提高姿态识别的准确率。
姿态识别方法装置系统计算机可读存储介质

[发明专利]图像筛选方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111415866.5在审
发明人：蔡官熊;余世杰;陈浩彬;陈大鹏;赵瑞 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像筛选方法及装置、电子设备和存储介质，该图像筛选方法包括：电子设备获取待处理人体图像；利用网络模型对待处理人体图像进行处理，得到待处理人体图像的质量分数；网络模型用于提取待处理人体图像的图像特征，根据图像特征，确定待处理人体图像的用于表示模糊程度的模糊分数、用于表示光线明亮程度的光线分数以及用于表示半身人体的完整程度的半身分数，根据模糊分数、光线分数和半身分数确定待处理人体图像的质量分数；根据质量分数进行图像筛选本申请实施例可以准确的筛选符合行人重识别的要求的图像。
图像筛选方法装置电子设备存储介质

[发明专利]手指静脉图像质量判断方法-CN201010197533.5有效
发明人：王科俊;刘靖宇;冯伟兴;李雪峰;管凤旭 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2010-06-11 - 公布日： 2010-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供的是一种手指静脉图像质量判断方法。第一步，读入手指静脉图像；第二步，分别获取手指静脉图像的对比度质量分数、位置偏移质量分数、有效区域质量分数、方向模糊度质量分数；第三步，将第二步得到的质量分数按权值累加起来进行综合评价，建立手指静脉图像最终的质量评价函数本发明首次综合考虑了影响手指静脉图像质量的各种客观因素，并根据手指静脉图像特性提出了一种手指静脉图像质量的分辨方法。
手指静脉图像质量判断方法

[发明专利]一种结合显著边缘特性和全局特性的无参考图像模糊质量评价方法-CN202110526272.5在审
发明人：周阳;凌智蕾;罗鹏;崔子冠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合显著边缘特性和全局特性的无参考图像模糊质量评价方法，包括以下步骤：对输入图像进行显著性检测，确定显著性区域图像块和非显著性区域图像块；对显著性区域图像块作边缘检测，确定非边缘块和边缘块；基于纹理特征对非边缘块进行判别，确定平滑块和纹理块；基于边缘模糊宽度特征对边缘块和纹理块进行局部质量评价，得到显著局部质量分数；对图像块进行全局质量评价，得到全局质量分数；融合显著局部质量分数与全局质量分数本方法采用了显著局部特性和全局特性相结合的整体框架，分别计算显著局部质量分数和全局质量分数，融合得到整个输入图像的质量分数，更加充分地利用输入图像的信息从而使评价结果更全面可靠。
一种结合显著边缘特性全局参考图像模糊质量评价方法

[发明专利]图像质量评定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201810869434.3在审
发明人：张欢;黄军文;李爱林;文戈;王军 -专利权人：深圳市华付信息技术有限公司
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像质量评定方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取图像；对图像进行清晰度分析，以获取图像清晰度分数；采用深度学习模型对图像进行深度学习，并对学习结果进行分数预测，以获取图像质量分数；综合图像清晰度分数以及图像质量分数，形成评定结果；输出评定结果。本发明通过先对训练图像从光照、尺寸和偏转角度评分，将训练图像进行质量打分，利用训练图像提取的特征向量组成的训练集，训练图像的质量分数对CNN分类网络进行训练调整，以获取深度学习模式，使用时，将图像进行清晰度评分以及深度学习模型进行评分，再对两个分数进行加权综合，获取评定结果，以提高图片质量判定准确性，提高真实环境下人脸识别的准确率。
训练图像图像获取图像计算机设备存储介质质量分数质量评定评定偏转图像质量分数清晰度分析分类网络加权综合人脸识别特征向量学习结果学习模式训练调整真实环境质量判定综合图像训练集准确率学习光照输出预测图片

[发明专利]基于整体和高影响区域分析的无参考屏幕内容图像质量评价方法-CN202211471737.2在审
发明人：杨杨;徐卓然;张志翔;张卫明 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于整体和高影响区域分析的无参考屏幕内容图像质量评价方法，与现有技术相比解决了分数融合方法和所提取的统计特征无法全面反映图像质量的缺陷。本发明包括下列步骤：屏幕内容图像的划分；高影响区域的划分；结构特征的提取；颜色特征的提取；整体图像分数和高影响区域分数的获得；最终的视觉质量分数的获得。本发明采用以整体图像分数为主导，利用高影响区域的分数对整体分数进行局部调整的分数融合策略，不仅充分考虑到两个区域的差异性，更加保证了图像的整体性，相较于现有的文本和图像两区域分数融合策略，更能够准确反映图像的感知质量
基于整体影响区域分析参考屏幕内容图像质量评价方法

[发明专利]一种自动驾驶技术中的跨模态数据优选方法、装置及存储介质-CN202211051388.9在审
发明人：郑霄龙;樊祥和;刘亮;马华东 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种自动驾驶技术中的跨模态数据优选方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括：接收数据图像；根据数据图像的缺失部分计算完整性参数；将数据图像进行去噪处理得到真实图像参数，根据原始图像参数和真实图像参数计算准确性参数；根据原始图像前后帧计算一致性参数；将数据图像的分辨率作为分辨率参数；将传感器输出数据图像消耗的时间作为时间成本参数；基于完整性参数、准确性参数、一致性参数、分辨率参数和时间成本参数计算质量分数；将初始质量分数序列输入到长短期记忆网络模型中，得到预测质量分数序列；根据多个预测质量分数序列中每种模态的数据图像的质量分数计算最终质量分数，根据最终质量分数比较，确定适用的模态。
一种自动驾驶技术中的跨模态数据优选方法装置存储介质

[发明专利]基于多算法融合的图像质量评价方法及评价模型-CN202110691115.X有效
发明人：陈志波;彭燕定;许家华;罗子源 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多算法融合的图像质量评价方法，包括：利用特征提取器对失真类型和图像内容信息进行提取，经过变换后得到概率向量作为为其他模块的输入和信息输出；计算失真图像和参考图像的多个质量评价算法分数；将得到的多个客观质量评价算法分数和图像内容信息进行非线性变换融合，输出不同失真先验时的图像内容适应性质量评价预测分数；根据失真类型信息给不同失真先验下的预测分数赋予权重，得到具有失真类型适应性的质量评价预测分数作为最终的质量评价分数
基于算法融合图像质量评价方法模型

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