公开(公告)号：CN109741313A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201811631594.0

申请日：2018-12-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张闯 ,  孙显文 ,  史玉华

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种独立成分分析和卷积神经网络的无参考图像质量评价方法，属于图像质量评价领域及通信与信息处理技术领域。该方法包括如下步骤：（1）提取表征图像质量的块作为图像质量块；（2）提取所选图像质量块的独立分量特征；（3）设计CNN训练独立分量系数来预测DMOS值；（4）用预测的DMOS值及图像质量块梯度的归一值来计算客观质量评价分数。本发明实现了更准确与人类主观感受一致性更高的无参考客观图像质量评价。

公开(公告)号：CN109741313B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN201811631594.0

申请日：2018-12-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张闯 ,  孙显文 ,  史玉华

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种独立成分分析和卷积神经网络的无参考图像质量评价方法，属于图像质量评价领域及通信与信息处理技术领域。该方法包括如下步骤：（1）提取表征图像质量的块作为图像质量块；（2）提取所选图像质量块的独立分量特征；（3）设计CNN训练独立分量系数来预测DMOS值；（4）用预测的DMOS值及图像质量块梯度的归一值来计算客观质量评价分数。本发明实现了更准确与人类主观感受一致性更高的无参考客观图像质量评价。

公开(公告)号：CN109840903A

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201910062771.6

申请日：2019-01-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张闯 ,  史玉华 ,  孙显文

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于独立成分分析的无参考图像质量评价方法，明利用像素对的空间相关性来选择代表图像质量的图像质量块；利用选出的最佳图像质量块并采用FastICA算法求得LIVE2图像库中图像的检测特征，由特征求得图像质量块的独立成分；由LIVE2中图像的独立成分的二值化作为哈希函数建立哈希查找表，查找表的每个数据元素包括判断数据，独立成分数据及主观质量评价DMOS（differential mean opinion score）值；利用待测图像的独立成分的二值化来查找哈希表，对于冲突项采用汉明距离匹配，得出无参考图像质量评价结果。评价结果与DMOS值保持了较好的一致性，且能够对图像的失真程度进行准确度量。