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基于人眼视觉特性的深度学习全参考图像质量评

  针对现有的图像质量评价方法普遍为人工设计特征, 难以自动且有效提取到符合人类视觉系统的图像特征, 受人眼视觉特性的启发, 提出一种新的基于卷积神经网络的全参考图像质量评价方法(DeepFR)。该方法基于对数据集本身的学习设计了卷积神经网络DeepFR模型, 利用人眼视觉系统对梯度的敏感性进行加权优化, 提取了符合人眼视觉特性的视觉感知图。实验表明: 设计的DeepFR模型优于已有的全参考图像质量评价方法, 其预测结果与主观质量评价有很好的精确性与一致性。

  刘云鹏:中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016中国科学院光电信息处理重点实验室, 辽宁 沈阳 110016

  朱昌波:中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016中国科学院大学, 北京 100049中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室, 辽宁 沈阳 110016

  备注:姚旺(1994-), 女, 硕士生, 主要从事图像质量评估方面的研究。

  罗海波, 许凌云, 惠斌,等. 基于深度学习的目标跟踪方法研究现状与展望[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(5): 0502002.

  姚 旺,刘云鹏,朱昌波.基于人眼视觉特性的深度学习全参考图像质量评价方法[J].红外与激光工程,2018,47(7):0703004

更新时间:2019-08-10 07:17  标签:

视觉评价