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基于特征解耦表征学习的无监督混合失真图像复原方法
被引量：
1
1
作者
符颖
李卓遥
+2 位作者
朱欣宇
龚敏学
周激流
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期236-247,共12页
针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,结合生成对抗网络与编码器提出了一种基于无监督对偶学习的图像复原方法.该方法引入特征解耦模块,通过修正基于增益控制的归一化,将不同退化机制的特征表示分配到不同的特征通道中,使...
针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,结合生成对抗网络与编码器提出了一种基于无监督对偶学习的图像复原方法.该方法引入特征解耦模块,通过修正基于增益控制的归一化,将不同退化机制的特征表示分配到不同的特征通道中,使得不同退化特征表达相互独立,实现了通道上的特征解耦.同时,为了进一步过滤掉退化机制的特征表示并保持原图像内容信息的细节,利用通道注意力机制实现特征解耦后自适应地选择有用的特征表示,使其适用于真实场景下混合失真组合的图像复原任务.实验结果表明,所提算法在单一退化类型GoPro数据集上对比基于尺度循环网络的算法(scale-recurrent network,SRN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.499 dB和0.044;在混合退化类型DIV2K数据集上对比基于操作选择注意力网络的算法(operation-wise attention network,OWAN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.163 dB和0.015,在实现复原图像的同时,保留了图像的纹理和细节信息.
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关键词
混合失真图像
图像
复原
特征解耦
注意力机制
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职称材料
无参考混合失真图像质量评价方法
被引量：
1
2
作者
王晓红
王禹琛
+1 位作者
肖颖
衣浛樟
《包装工程》
CAS
北大核心
2017年第19期199-205,共7页
目的为了解决图像在实际处理过程中产生混合失真的情况,研究无参考混合失真图像质量评价方法。方法首先利用空域-频域信息熵和奇异值建立无参考混合失真图像失真类型判别模型,然后再根据不同的混合失真类型,分别提取多维空间统计特征、...
目的为了解决图像在实际处理过程中产生混合失真的情况,研究无参考混合失真图像质量评价方法。方法首先利用空域-频域信息熵和奇异值建立无参考混合失真图像失真类型判别模型,然后再根据不同的混合失真类型,分别提取多维空间统计特征、奇异值改变量和空域-频域信息熵等3种不同的图像信息特征,建立无参考混合失真图像质量评价模型,并选取最佳无参考图像质量评价(NR-IQA)模型得到分数。结果该方法能100%判别混合失真类型,对于模糊噪声、模糊压缩混合失真在LIVE混合失真图像数据库(LIVEMD)上的斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)最高分别能达到0.9874和0.9916,具有很好的主观一致性。结论实验结果表明,该无参考混合失真图像质量评价方法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性。
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关键词
混合失真图像
无参考
图像
质量评价
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职称材料
题名
基于特征解耦表征学习的无监督混合失真图像复原方法
被引量：
1
1
作者
符颖
李卓遥
朱欣宇
龚敏学
周激流
机构
成都信息工程大学计算机学院
四川省
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期236-247,共12页
基金
国家留学基金委资助项目(201908515022)
四川省重大科技专项(2019ZDZX0005)
四川省自然科学基金青年基金(2022NSFSC0907).
文摘
针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,结合生成对抗网络与编码器提出了一种基于无监督对偶学习的图像复原方法.该方法引入特征解耦模块,通过修正基于增益控制的归一化,将不同退化机制的特征表示分配到不同的特征通道中,使得不同退化特征表达相互独立,实现了通道上的特征解耦.同时,为了进一步过滤掉退化机制的特征表示并保持原图像内容信息的细节,利用通道注意力机制实现特征解耦后自适应地选择有用的特征表示,使其适用于真实场景下混合失真组合的图像复原任务.实验结果表明,所提算法在单一退化类型GoPro数据集上对比基于尺度循环网络的算法(scale-recurrent network,SRN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.499 dB和0.044;在混合退化类型DIV2K数据集上对比基于操作选择注意力网络的算法(operation-wise attention network,OWAN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.163 dB和0.015,在实现复原图像的同时,保留了图像的纹理和细节信息.
关键词
混合失真图像
图像
复原
特征解耦
注意力机制
Keywords
hybrid-distorted image
image restoration
feature disentanglement
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
无参考混合失真图像质量评价方法
被引量：
1
2
作者
王晓红
王禹琛
肖颖
衣浛樟
机构
上海理工大学
上海出版印刷高等专科学校
上海市控江中学
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2017年第19期199-205,共7页
基金
"柔版印刷绿色制版与标准化实验室"招标课题资助(ZBKT201709)
文摘
目的为了解决图像在实际处理过程中产生混合失真的情况,研究无参考混合失真图像质量评价方法。方法首先利用空域-频域信息熵和奇异值建立无参考混合失真图像失真类型判别模型,然后再根据不同的混合失真类型,分别提取多维空间统计特征、奇异值改变量和空域-频域信息熵等3种不同的图像信息特征,建立无参考混合失真图像质量评价模型,并选取最佳无参考图像质量评价(NR-IQA)模型得到分数。结果该方法能100%判别混合失真类型,对于模糊噪声、模糊压缩混合失真在LIVE混合失真图像数据库(LIVEMD)上的斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)最高分别能达到0.9874和0.9916,具有很好的主观一致性。结论实验结果表明,该无参考混合失真图像质量评价方法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性。
关键词
混合失真图像
无参考
图像
质量评价
Keywords
multiply distorted images
no-reference
image quality assessment
分类号
TS801.3 [轻工技术与工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征解耦表征学习的无监督混合失真图像复原方法
符颖
李卓遥
朱欣宇
龚敏学
周激流
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无参考混合失真图像质量评价方法
王晓红
王禹琛
肖颖
衣浛樟
《包装工程》
CAS
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
统计分析
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