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基于深度學(xué)習(xí)的無參考圖像質(zhì)量評價研究

發(fā)布時間:2024-04-24 00:48
  無參考圖像質(zhì)量評價(No Reference Image Quality Assessment,NRIQA)又稱盲圖像質(zhì)量評價(Blind Image Quality Assessment,BIQA)指在沒有圖像參考或者沒有圖像的特征參考情況下,直接對圖像進(jìn)行其質(zhì)量的評價。其目的是模擬人眼的視覺系統(tǒng),自動準(zhǔn)確的判斷圖像質(zhì)量。無參考圖像質(zhì)量評價是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理中的一個重要研究內(nèi)容,是自動判斷捕獲高質(zhì)量圖像的關(guān)鍵技術(shù)。自深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得顯著成功后就成了該領(lǐng)域的主要貢獻(xiàn)者,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動從大量樣本中學(xué)習(xí)復(fù)雜特征。這種基于統(tǒng)計(jì)原理的方式,雖然理論有待完善,實(shí)踐中卻不斷得到新的突破,并迅速用于商業(yè)領(lǐng)域,關(guān)于圖像質(zhì)量評價也涌現(xiàn)出大量網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型從豐富的失真樣本中學(xué)習(xí)圖像質(zhì)量特征、利用典型模型如VGGNet,殘差網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行圖像質(zhì)量特征的遷移學(xué)習(xí),或者結(jié)合語義信息對圖像質(zhì)量特征進(jìn)行描述,以實(shí)現(xiàn)在沒有參考圖像或者參考特征的條件下,對圖像質(zhì)量進(jìn)行符合人眼判斷的評價。本文基于深度學(xué)習(xí)方法,從無參考圖像質(zhì)量評價的實(shí)際需求出發(fā),結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略進(jìn)行深入的研究。具體研究內(nèi)容包括:(1...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖3-5部分LIVE數(shù)據(jù)集參考圖像

圖3-5部分LIVE數(shù)據(jù)集參考圖像

成都信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文第23頁,共54頁模型基于Adam算法,隨每輪迭代更新參數(shù)。3.2.3圖像質(zhì)量開源數(shù)據(jù)集最常見的開源圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)集有LIVE、TID2008、TID2013、CSIQ和IVC。研究者提出的質(zhì)量評價算法通常會在這些數(shù)據(jù)集上測試對比。表3-3開源數(shù)據(jù)集簡介....


圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像

圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像

成都信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文第24頁,共54頁圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像CSIQ(categoricalsubjectiveimagequality)數(shù)據(jù)庫由美國俄克拉荷馬州立大學(xué)2010年建立,有30幅參考圖像,包含6種失真類型得到的共866幅失真圖像,6種失真類....


圖3-7CSIQ數(shù)據(jù)集參考圖像

圖3-7CSIQ數(shù)據(jù)集參考圖像

成都信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文第24頁,共54頁圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像CSIQ(categoricalsubjectiveimagequality)數(shù)據(jù)庫由美國俄克拉荷馬州立大學(xué)2010年建立,有30幅參考圖像,包含6種失真類型得到的共866幅失真圖像,6種失真類....


圖3-8IVC數(shù)據(jù)集參考圖像

圖3-8IVC數(shù)據(jù)集參考圖像

鉅約跋∈璨裳?橢亟ǎ?嘈頭淺7岣弧?ID的參數(shù)圖像同LIVE有部分重合,就不再一一列出,部分TID2013的參考圖像見第四章。另外還有一些開源數(shù)據(jù)集,如IVC圖像數(shù)據(jù)庫是由法國南特中央理工大學(xué)2005年建立,包含10張參考圖像,以及由4種失真類型得到的235張失真圖像,圖像分辨率....



本文編號:3962987

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