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一种基于失真信息的图像质量评价方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于失真的图像质量评价方法及系统,首先将输入图像进行预处理,得到若干输入图像块;然后将图像块输入基于失真的图像质量评价模型中,得到整体质量分数;所述基于失真信息的图像评价模型包括失真提取模块、特征提取模块和加权求和模块;所述特征提取模块采用卷积神经网络S和一个归一化层,其输入为预处理后的图像,输出为局部注意力权重;所述失真提取模块包括一个失真提取网络和一个卷积神经网络W组成,其输入为预处理后的图像,输出为局部质量分数;所述加权求和模块,通过将局部质量分数和局部注意力权重加权求和得出图像的整体质量分数。本发明对于引导图像复原、去噪、重建等图像处理任务具有指导意义。
申请人信息
- 申请人:武汉大学
- 申请人地址:430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号
- 发明人: 武汉大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于失真信息的图像质量评价方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311577129.4 |
| 申请日 | 2023/11/22 |
| 公告号 | CN117611548A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 武汉大学 |
| 发明人 | 刘瑨玮; 归子涵; 袁程浩; 杨光义; 贺威 |
| 地址 | 湖北省武汉市武昌区八一路299号 |
专利主权项内容
1.一种基于失真信息的图像质量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,对输入图像进行预处理,分成若干个图像块;步骤2,将预处理后的若干图像块输入基于失真信息的图像评价模型,得到图像整体质量分数;所述基于失真信息的图像评价模型包括失真提取模块、特征提取模块和加权求和模块;所述特征提取模块采用卷积神经网络S和一个归一化层,其输入为预处理后的图像,输出为局部注意力权重;所述失真提取模块包括一个失真提取网络和一个卷积神经网络W组成,其输入为预处理后的图像,输出为局部质量分数;所述加权求和模块,通过将局部质量分数和局部注意力权重加权求和得出图像的整体质量分数。