基本信息:
- 专利标题： 一种基于多特征多重组合的图像质量评价方法
- 申请号：CN202411088583.8 申请日：2024-08-09
- 公开(公告)号：CN118608927A 公开(公告)日：2024-09-06
- 发明人： 史志明 , 吴新荣
- 申请人： 江西财经大学
- 申请人地址： 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号
- 专利权人： 江西财经大学
- 当前专利权人： 江西财经大学
- 当前专利权人地址： 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号
- 代理机构： 北京谦佑知识产权代理有限公司
- 代理人： 丁敬博
- 主分类号： G06V10/98
- IPC分类号： G06V10/98 ; G06V10/82 ; G06V10/40 ; G06V10/766 ; G06N3/0464 ; G06V10/80
摘要：
本发明公开了一种基于多特征多重组合的图像质量评价方法，包括以下步骤：特征提取主干网络、特征多重组合选择、多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）回归预测模型。本发明通过设置特征提取主干网络、特征多重组合选择和MLP回归预测模型，在对图像进行特征提取之前，首先对图像进行归一化预处理，有助于减少模型的训练时间并提高模型预测的准确性，同时使用ResNet‑50作为语义特征提取的主干网络，并且使用在ImageNet上预训练的权重，为了表示整体图像更加完整的信息，捕获图像的局部失真，进一步利用ResNet‑50网络对图像进行特征提取时，同步去提取图像整体从低级语义到高级语义特征，并保证其系统最终对整体图像质量预测的准确程度，确保其最终图像评价处理的效果。
公开/授权文献:
- CN118608927B 一种基于多特征多重组合的图像质量评价方法 公开/授权日：2024-10-22