【摘 要】
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为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型.首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征.然后,将提取计算的两特征相结合,计算各分块图像的重要性权重,以此衡量分块图像对失真图像质量的影响.最后,根据计算出的重要性权重修改损失函数,突出重要性高的分块图像在训练过程中发挥的作用.在LIVE数据集进行验证和对比实验发现,该算法的SROCC与LCC指标为0.962和0.960,
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海201306
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为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型.首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征.然后,将提取计算的两特征相结合,计算各分块图像的重要性权重,以此衡量分块图像对失真图像质量的影响.最后,根据计算出的重要性权重修改损失函数,突出重要性高的分块图像在训练过程中发挥的作用.在LIVE数据集进行验证和对比实验发现,该算法的SROCC与LCC指标为0.962和0.960,相比原算法至少提升0.9％;在TID2008数据集上验证和对比实验发现,该算法获得的SROCC与LCC指标为0.922和0.926,相比原算法至少提升0.6％.并且在两数据集上的结果均优于其他对比算法.实验结果证明了其在预测图像质量方面具有良好的性能和泛化性.
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