[发明专利]基于自注意力机制GAN网络的无参考图像质量评价方法有效
| 申请号： | 202011247062.4 | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112419242B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 薛思雨;惠康乐;刘顺;侯红 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/091;G06N3/094 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 程玉红 |
| 地址： | 710127 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自注意力机制GAN网络的无参考图像质量评价方法，具体涉及图像处理领域，由三个部分组成：生成网络，判别网络和质量评价网络；生成网络对输入的失真图像进行特征提取和恢复重构，判别网络对重构后的图像与无失真图像尽可能地进行区分。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构来增强对抗学习强度，输出更可靠的模拟“参考图”；在LIVE和TID2013数据集上进行实验，由结果可知本文所提出的SARAN算法在无参考失真图像的质量评价上的总体客观评价性优于当前的主流算法，且针对不同失真类型也表现了较好的性能，表明SARAN算法与主观评价结果的相关性较高，更加符合视觉感知系统(HVS)对图像质量的感知一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 gan 网络 参考 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
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