本文提出了一种基于双交叉注意力融合的Swin-AK Transformer(Swin Transformer based on alterable kernel convolution)和手工特征相结合的智能手机拍摄图像质量评价方法。首先,提取了影响图像质量的手工特征,这些特征可以捕捉到图像...本文提出了一种基于双交叉注意力融合的Swin-AK Transformer(Swin Transformer based on alterable kernel convolution)和手工特征相结合的智能手机拍摄图像质量评价方法。首先,提取了影响图像质量的手工特征,这些特征可以捕捉到图像中细微的视觉变化;其次,提出了Swin-AK Transformer,增强了模型对局部信息的提取和处理能力。此外,本文设计了双交叉注意力融合模块,结合空间注意力和通道注意力机制,融合了手工特征与深度特征,实现了更加精确的图像质量预测。实验结果表明,在SPAQ和LIVE-C数据集上,皮尔森线性相关系数分别达到0.932和0.885,斯皮尔曼等级排序相关系数分别达到0.929和0.858。上述结果证明了本文提出的方法能够有效地预测智能手机拍摄图像的质量。展开更多
提出一种基于多任务注意力机制的无参考屏幕内容图像质量评价算法(multi-task attention mechanism based no reference quality assessment algorithm for screen content images,MTA-SCI)。MTA-SCI首先使用自注意力机制提取屏幕内容...提出一种基于多任务注意力机制的无参考屏幕内容图像质量评价算法(multi-task attention mechanism based no reference quality assessment algorithm for screen content images,MTA-SCI)。MTA-SCI首先使用自注意力机制提取屏幕内容图像的全局特征,增强对屏幕内容图像整体信息的表征能力;然后使用综合局部注意力机制提取屏幕内容图像的局部特征,使局部特征能够聚焦于屏幕内容图像中更吸引人注意的细节部分;最后使用双通道特征映射模块预测屏幕内容图像的质量分数。在SCID和SIQAD数据集上,MTA-SCI的斯皮尔曼秩序相关系数(Spearman's rank order correlation coefficient,SRCC)分别达到0.9602和0.9233,皮尔森线性相关系数(Pearson linear correlation coefficient,PLCC)分别达到0.9609和0.9294。实验结果表明,MTA-SCI在预测屏幕内容图像质量任务中具有较高的准确性。展开更多
文摘本文提出了一种基于双交叉注意力融合的Swin-AK Transformer(Swin Transformer based on alterable kernel convolution)和手工特征相结合的智能手机拍摄图像质量评价方法。首先,提取了影响图像质量的手工特征,这些特征可以捕捉到图像中细微的视觉变化;其次,提出了Swin-AK Transformer,增强了模型对局部信息的提取和处理能力。此外,本文设计了双交叉注意力融合模块,结合空间注意力和通道注意力机制,融合了手工特征与深度特征,实现了更加精确的图像质量预测。实验结果表明,在SPAQ和LIVE-C数据集上,皮尔森线性相关系数分别达到0.932和0.885,斯皮尔曼等级排序相关系数分别达到0.929和0.858。上述结果证明了本文提出的方法能够有效地预测智能手机拍摄图像的质量。
文摘提出一种基于多任务注意力机制的无参考屏幕内容图像质量评价算法(multi-task attention mechanism based no reference quality assessment algorithm for screen content images,MTA-SCI)。MTA-SCI首先使用自注意力机制提取屏幕内容图像的全局特征,增强对屏幕内容图像整体信息的表征能力;然后使用综合局部注意力机制提取屏幕内容图像的局部特征,使局部特征能够聚焦于屏幕内容图像中更吸引人注意的细节部分;最后使用双通道特征映射模块预测屏幕内容图像的质量分数。在SCID和SIQAD数据集上,MTA-SCI的斯皮尔曼秩序相关系数(Spearman's rank order correlation coefficient,SRCC)分别达到0.9602和0.9233,皮尔森线性相关系数(Pearson linear correlation coefficient,PLCC)分别达到0.9609和0.9294。实验结果表明,MTA-SCI在预测屏幕内容图像质量任务中具有较高的准确性。
