一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法
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成果介绍
(12)发明专利
201811104375.7.pdf
(10)授权公告号
(45)授权公告日
(21)申请号 201811104375 .7
(22)申请日 2018 .09 .21
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号 CN 109167996 A
(43)申请公布日 2019 .01 .08
(73)专利权人 浙江科技学院
地址 310023 浙江省杭州市西湖区留和路
318号
(72)发明人 周武杰 张爽爽 张宇来 邱薇薇
周扬 向坚
(74)专利代理机构 宁波奥圣专利代理事务所
(普通合伙) 33226
代理人 周珏
审查员 陈嵘
(54)发明名称
一种基于卷积神经网络的无参考立体图像
质量评价方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的无
参考立体图像质量评价方法，其利用卷积神经网
络提取出失真立体图像的左视点图像和右视点
图像各自的归一化图像的特征图；然后利用全卷
积神经网络提取出两类特征图的联合特征图，并
将联合特征图展平成一维向量作为特征向量；接
着利用深度神经网络对用于训练的失真立体图
像各自的主观评分及特征向量进行训练，得到全
局最优的深度神经网络模型；最后利用全局最优
的深度神经网络模型对用于测试的失真立体图
像的特征向量进行测试，预测得到用于测试的失
真立体图像的客观质量评价预测值；优点是其能
够充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量
的影响，从而能够有效地提高客观评价结果与双
目主观感知之间的相关性。
权利要求书4页 说明书8页 附图1页
CN 109167996 B
2019.10.29
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