基于信息熵和深度学习的无参考图像质量评价方法研究

卢鹏; 林根巧; 邹国良

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基于信息熵和深度学习的无参考图像质量评价方法研究

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摘要

现有使用卷积神经网络进行图像质量评价的方法,存在训练数据量不足、局部图像块失真、分数不能确定等问题.针对这些问题,提出了一种基于信息熵的卷积网络模型IQA-CNN.在考虑信息熵对图像质量影响的基础上,将LIVE数据集中的失真图像进行分块处理,以扩大训练集;计算各分块的信息熵作为分块重要性权重,代表其对失真图像质量的影响程度,并基于该权重对卷积神经网络的损失函数进行调整.在两个数据集上的交叉验证结果表明,提出的模型能很好地预测失真图像的质量,预测结果更接近人类视觉感知.

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来源
《计算机应用研究》|2018年第11期|3508-3512|共5页
作者
卢鹏; 林根巧; 邹国良;
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作者单位

上海海洋大学信息学院,上海201306;

上海海洋大学信息学院,上海201306;

上海海洋大学信息学院,上海201306;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
无参考图像质量评价; 深度学习; 归一化; 损失函数; 信息熵;

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