【摘 要】
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图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复其对应的高分辨率图像,是计算机视觉中的经典问题。为改进传统超分辨图像质量评价方法与人眼感知不一致的问题,提出一种基于多任务学习的超分辨图像质量评估网络。网络采用多任务学习的方式,分别学习图像的局部频率特征与质量分数,其中局部频率特征用来辅助网络进行图像质量分数的回归,提高分数预测的准确性和泛化能力。另外,在网络中加入协调注意力模块,进一步增强了模型的预测能力
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,OPPO研究院,上海大学通信与信息工程学院
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图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复其对应的高分辨率图像,是计算机视觉中的经典问题。为改进传统超分辨图像质量评价方法与人眼感知不一致的问题,提出一种基于多任务学习的超分辨图像质量评估网络。网络采用多任务学习的方式,分别学习图像的局部频率特征与质量分数,其中局部频率特征用来辅助网络进行图像质量分数的回归,提高分数预测的准确性和泛化能力。另外,在网络中加入协调注意力模块,进一步增强了模型的预测能力。实验结果表明,所提出的算法在QADS数据集上的SROCC、 PLCC等指标优于目前先进的无参考超分辨图
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