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视觉特征深度融合的图像质量评价
被引量：
8
1
作者
丰明坤
施祥
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期512-521,共10页
针对当前视觉感知特性研究和图像特征评价算法的不足,通过构建视觉多通道神经网络融合预测模型,提出一种视觉特征深度融合的图像质量评价方法.首先,结合人类视觉系统特性设计直方图统计和奇异值分解2个互补视觉评价算法,进一步对图像各...
针对当前视觉感知特性研究和图像特征评价算法的不足,通过构建视觉多通道神经网络融合预测模型,提出一种视觉特征深度融合的图像质量评价方法.首先,结合人类视觉系统特性设计直方图统计和奇异值分解2个互补视觉评价算法,进一步对图像各视觉通道的稀疏化梯度信息进行深度处理.其次,构建BP神经网络融合模型,对各层视觉特征的多通道评价融合分别进行预测.最后,对3层视觉特征评价从内层到外层逐层地进行深度自适应融合.实验结果表明,所构建的融合模型有效提高了各种评价算法的指标水平,所提方法优于已有方法.
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关键词
图像质量评价
BP神经网络
深度特征处理
视觉感知特性
融合预测模型
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职称材料
题名
视觉特征深度融合的图像质量评价
被引量：
8
1
作者
丰明坤
施祥
机构
浙江科技学院信息与电子工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期512-521,共10页
基金
浙江省公益技术研究计划资助项目(LGF18F020010)
文摘
针对当前视觉感知特性研究和图像特征评价算法的不足,通过构建视觉多通道神经网络融合预测模型,提出一种视觉特征深度融合的图像质量评价方法.首先,结合人类视觉系统特性设计直方图统计和奇异值分解2个互补视觉评价算法,进一步对图像各视觉通道的稀疏化梯度信息进行深度处理.其次,构建BP神经网络融合模型,对各层视觉特征的多通道评价融合分别进行预测.最后,对3层视觉特征评价从内层到外层逐层地进行深度自适应融合.实验结果表明,所构建的融合模型有效提高了各种评价算法的指标水平,所提方法优于已有方法.
关键词
图像质量评价
BP神经网络
深度特征处理
视觉感知特性
融合预测模型
Keywords
image quality assessment
BP neural network
deep feature processing
visual perception characteristic
pooling prediction model
分类号
TH741.1 [机械工程—光学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视觉特征深度融合的图像质量评价
丰明坤
施祥
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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