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特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法

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摘要

本发明公开了一种特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法，其方法步骤为：首先，确立图像质量评价中特征选择的目标函数并初始化模型参数；其次，选择最优特征加入特征矩阵并移除特征干扰项；然后，计算图像质量评价系统中特征选择的显著性；接着，判断是否满足系统鲁棒性要求或达到特征个数上限；最后，验证模型分类效果。本发明通过引入的系统特征信噪比衡量特征显著性，求解图像质量评价系统中光滑凸函数的约束优化问题，有效地降低了非显著特征对分类面的干扰，提升了图像质量评价系统的鲁棒性，解决了基于学习机制的图像质量评价网络中，特征属性选择的自适应优化问题。

著录项

公开/公告号CN105046277B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-14

原文格式PDF
申请/专利权人华南农业大学;
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申请/专利号CN201510415329.9
发明设计人王卫星;胡子昂;胡月明;陆健强;姜晟;孙道宗;石颖;
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申请日2015-07-15
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);
代理机构44329 广东广信君达律师事务所;
代理人李斌
地址 510642 广东省广州市天河区五山路483号
入库时间 2022-08-23 10:33:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-14

授权

授权
2015-12-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20150715

实质审查的生效
2015-12-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20150715

实质审查的生效
2015-11-11

公开

公开
2015-11-11

公开

公开

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外文文献

1. 特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法 [P] . 中国专利： CN105046277B . 2019.06.14
2. 特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法 [P] . 中国专利： CN105046277A . 2015-11-11
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