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基于多分支相似度网络的无参考图像质量评价方法

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本发明公开了基于多分支相似度网络的无参考图像质量评价方法，其步骤为：构建多分支卷积模块和相似度融合模块，构建多分支相似度网络，生成无参考的训练数据集和测试数据集，训练多分支卷积特征相似度网络，输出测试集中每张失真图像的质量评价分数值。本发明多分支卷积模块自适应提取图像的分层特征，通过相似度融和降低图像特征与图像内容的相关性，具有评价无参考图像质量时结果更加准确、应用场景更广泛的优点。

著录项

公开/公告号CN110516716B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-09

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201910718234.2
发明设计人路文;周自衡;何维佺;韩士帅;何立火;
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申请日2019-08-05
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人田文英;王品华
地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
入库时间 2022-08-23 12:46:40

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