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基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法: 1; 作者周怀博贾惠珍王同罕《现代电子技术》北大核心 2024年第9期47-52,共6页; 为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进... 展开更多; 关键词图像质量评价无参考真实失真跨尺度学习多特征融合双分支特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

USformer-Net:基于U-Net和Swin Transformer的脑部MRI图像质量评价方法: 2; 作者李沛钊王同罕 +1 位作者贾惠珍吴通《现代电子技术》北大核心 2024年第7期1-7,共7页; 针对现有的脑部MRI图像质量评价方法准确率低、难以应用于实际临床环境中的问题,提出一种基于提取感兴趣区域的脑部MRI图像质量自动评价模型USformer-Net,并创建了带有主观质量评价标签的脑部MRI图像数据集。USformer-Net模型基于U-Net... 展开更多; 关键词图像质量评价脑部MRI图像深度学习图像分割 U-Net TRANSFORMER; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于元原型网络的无参考图像质量评价: 3; 作者邱文新贾惠珍王同罕《现代电子技术》北大核心 2024年第11期45-50,共6页; 针对基于深度学习的模型因需要大量标注数据而选择在预训练模型上进行微调,导致面对新任务泛化性不足的问题,提出一种基于元原型网络的无参考图像质量评价算法。利用元原型网络提取相关任务中的元知识形成质量先验模型,在面对未知任务... 展开更多; 关键词无参考图像质量评价元学习元原型网络元原型单元质量先验模型共享先验知识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于梯度幅度和梯度方向直方图的全参考图像质量评价算法被引量：12: 4; 作者王同罕贾惠珍舒华忠《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期276-281,共6页; 为了提高全参考图像质量评价算法的性能,提出了一种基于梯度幅度和梯度方向直方图的图像质量评价算法.梯度方向直方图可以描述图像中局部物体表象和形状,梯度幅度能精细地反应图像中微小细节的反差和纹理变化.分别计算参考图像和失真图... 展开更多; 关键词图像质量评价全参考梯度幅度梯度方向直方图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于跨尺度边缘增强深度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪被引量：4: 5; 作者王同罕吴通 +3 位作者贾惠珍李沛钊谢婷舒华忠《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期363-369,共7页; 为了提高去噪网络的可解释性,将传统滤波算子的优势融入到网络设计中,提出了基于跨尺度边缘增强的深度卷积神经网络(CEDCNN).将传统边缘算子与卷积相结合,设计出轻量化的边缘增强模块,增强边缘信息对网络结果的影响.基于自适应一致性先... 展开更多; 关键词低剂量CT图像深度学习跨尺度边缘增强医学图像去噪自适应一致性先验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对抗和梯度的无参考图像质量评价算法: 6; 作者俞梦婷贾惠珍王同罕《现代电子技术》 2023年第11期60-65,共6页; 由于现有的生成对抗网络(GAN)很难完全获取细节上的失真,生成高质量图像仍旧比较困难。为了提高基于GAN的无参考图像质量评价(NR⁃IQA)方法的性能,提出一种基于对抗和梯度的NR⁃IQA方法。通过改进网络模型结构和引入基于梯度和色度相似性... 展开更多; 关键词无参考图像质量评价深度学习生成对抗网络卷积神经网络平均偏差相似指数梯度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法: 1; 作者周怀博贾惠珍王同罕; 机构东华理工大学信息工程学院东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第9期47-52,共6页; 基金国家自然科学基金项目(62266001) 国家自然科学基金项目(62261001)。; 文摘为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进行循环交互融合,以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表明,所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能,而且,通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨尺度学习,从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。; 关键词图像质量评价无参考真实失真跨尺度学习多特征融合双分支特征提取; Keywords image quality assessment no⁃reference authentic distortion cross⁃scale learning multi⁃feature fusion double branch feature extraction; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名USformer-Net:基于U-Net和Swin Transformer的脑部MRI图像质量评价方法: 2; 作者李沛钊王同罕贾惠珍吴通; 机构东华理工大学信息工程学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第7期1-7,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62266001) 国家自然科学基金资助项目(62261001)。; 文摘针对现有的脑部MRI图像质量评价方法准确率低、难以应用于实际临床环境中的问题,提出一种基于提取感兴趣区域的脑部MRI图像质量自动评价模型USformer-Net,并创建了带有主观质量评价标签的脑部MRI图像数据集。USformer-Net模型基于U-Net和Swin Transformer模型构建并针对脑部MRI图像的特殊性进行了改进。首先,利用轻量化的U-Net网络对具有临床诊断价值的大脑主要区域进行分割,提取出感兴趣区域;其次,利用Swin Transformer的串联窗口自注意力运算(W-MSA)、滑动窗口自注意力运算(SW-MSA)以及其特征融合方式,将特征金字塔(FPN)、兴趣区域匹配(ROI Align)及全连接网络(FC)结合在Swin Transformer骨干特征提取网络中进行图像质量评价。USformer-Net模型能够忽略无关噪声,准确提取出影响诊断的主要区域并进行图像质量评价。实验结果表明,在MRI图像质量评价任务中该模型准确率为87.84%,精度为91.84%,召回率为92.05%,F1-score为91.99%,相较于其他评价方法各项指标均有不同程度提升。最终结果显示该模型能够有效保证脑部MRI图像质量评价的准确性,创建的带有主观质量评价标签的数据集也为该领域的研究提供了更好的数据支持。; 关键词图像质量评价脑部MRI图像深度学习图像分割 U-Net TRANSFORMER; Keywords image quality assessment brain MRI image deep learning image segmentation U-Net Transformer; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于元原型网络的无参考图像质量评价: 3; 作者邱文新贾惠珍王同罕; 机构东华理工大学信息工程学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第11期45-50,共6页; 基金国家自然科学基金项目(62266001) 国家自然科学基金项目(62261001)。; 文摘针对基于深度学习的模型因需要大量标注数据而选择在预训练模型上进行微调,导致面对新任务泛化性不足的问题,提出一种基于元原型网络的无参考图像质量评价算法。利用元原型网络提取相关任务中的元知识形成质量先验模型,在面对未知任务时快速泛化。首先,在不同失真的数据集上利用元学习方法获取各种失真的共享先验知识得到质量先验模型;接着,为了能够更好地捕获各种失真场景共享先验知识,利用元原型单元对图像特征进行重建,以获得更加丰富的先验知识,从而便于后续的质量分数预测过程;最后,在目标任务上对质量先验模型进行微调,以构建质量模型。在CID2013、LIVE challenge和KonIQ-10K三个数据库上的实验结果表明,所提方法具有更好的性能。; 关键词无参考图像质量评价元学习元原型网络元原型单元质量先验模型共享先验知识; Keywords NR-IQA meta-learning meta prototype network meta prototype unit quality prior model shared prior knowledge; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于梯度幅度和梯度方向直方图的全参考图像质量评价算法被引量：12: 4; 作者王同罕贾惠珍舒华忠; 机构东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室东南大学影像科学与技术实验室; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期276-281,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61762004) 江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ170427) +2 种基金 DHBK2016120); 文摘为了提高全参考图像质量评价算法的性能,提出了一种基于梯度幅度和梯度方向直方图的图像质量评价算法.梯度方向直方图可以描述图像中局部物体表象和形状,梯度幅度能精细地反应图像中微小细节的反差和纹理变化.分别计算参考图像和失真图像的梯度幅度和梯度方向直方图,然后计算梯度幅度相似度图和梯度方向直方图相似度图,最后通过标准方差加权的方式得到图像的预测质量分数.在LIVE,TID2008和IVC三个图像数据库上的实验结果表明,所提算法的预测结果与人的主观判断具有较好的一致性.; 关键词图像质量评价全参考梯度幅度梯度方向直方图; Keywords image quality assessment full reference gradient magnitude histogram of oriented gradient; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于跨尺度边缘增强深度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪被引量：4: 5; 作者王同罕吴通贾惠珍李沛钊谢婷舒华忠; 机构东华理工大学信息工程学院湖南师范大学工程与设计学院东南大学影像科学与技术实验室; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期363-369,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62261001,62266001) 江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ200746) 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金资助项目(JELRGBDT202001)。; 文摘为了提高去噪网络的可解释性,将传统滤波算子的优势融入到网络设计中,提出了基于跨尺度边缘增强的深度卷积神经网络(CEDCNN).将传统边缘算子与卷积相结合,设计出轻量化的边缘增强模块,增强边缘信息对网络结果的影响.基于自适应一致性先验算法构建深度迭代网络,进一步提取边缘增强特征,从而实现端到端可训练、可解释的深度去噪网络.将均方误差和多尺度注意残差感知损失相结合,解决了重建图像过平滑的问题.实验结果表明,CEDCNN去噪网络的PSNR、RMSE、SSIM评价指标分别为43.647 5 dB、0.006 8、0.987 5,说明该方法可显著提高去噪后的图像质量,有效保证低剂量X射线下CT图像的成像质量和精度,去噪效果与正常剂量CT图像所展现的人体组织细节相当.; 关键词低剂量CT图像深度学习跨尺度边缘增强医学图像去噪自适应一致性先验; Keywords low-dose computed tomography(CT)images deep learning cross-scale edge enhancement medical image denoising adaptive consistency prior; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对抗和梯度的无参考图像质量评价算法: 6; 作者俞梦婷贾惠珍王同罕; 机构东华理工大学信息工程学院; 出处《现代电子技术》 2023年第11期60-65,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(62266001) 国家自然科学基金资助项目(62261001)。; 文摘由于现有的生成对抗网络(GAN)很难完全获取细节上的失真,生成高质量图像仍旧比较困难。为了提高基于GAN的无参考图像质量评价(NR⁃IQA)方法的性能,提出一种基于对抗和梯度的NR⁃IQA方法。通过改进网络模型结构和引入基于梯度和色度相似性的平均偏差相似指数(MDSI)来提升模型的整体性能,整个模型由GAN和质量预测网络组成。首先,为了增强对抗训练,设计了双判别器的GAN,将失真图像和参考图像分别输入到网络中,利用WED数据集对GAN进行训练;其次,利用GAN生成相应失真图像的虚拟图像,并分析两者之间的差异,得到失真差异图和MDSI图;最后,为了从多个方面测量图像的感知质量,设计了多流质量预测网络,将失真图像、虚拟图像、失真差异图、MDSI图分别输入到网络中,输出图像质量预测分数。在LIVE、CISQ、TID2013数据集上进行训练和测试,所提算法在三个数据集上都表现出较好的性能,尤其在TID2013上。实验结果表明,该算法与人的主观评价具有较高的一致性。; 关键词无参考图像质量评价深度学习生成对抗网络卷积神经网络平均偏差相似指数梯度; Keywords NR⁃IQA deep learning GAN convolutional neural networks mean deviation similarity index gradient; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法	周怀博贾惠珍王同罕	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	USformer-Net:基于U-Net和Swin Transformer的脑部MRI图像质量评价方法	李沛钊王同罕贾惠珍吴通	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于元原型网络的无参考图像质量评价	邱文新贾惠珍王同罕	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于梯度幅度和梯度方向直方图的全参考图像质量评价算法	王同罕贾惠珍舒华忠	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于跨尺度边缘增强深度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪	王同罕吴通贾惠珍李沛钊谢婷舒华忠	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于对抗和梯度的无参考图像质量评价算法	俞梦婷贾惠珍王同罕	《现代电子技术》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料