【摘 要】
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无参考图像质量评估不需要原始参考图像即可预测失真图像的质量,在图像识别及视频通话等领域有诸多应用价值.为了提升无参考图像质量评估的准确率,提出了基于双分支卷积神经网络和注意力机制的图像质量评估方法.该方法分别从空间域和梯度域提取特征并进行特征融合,与此同时在卷积神经网络中引入注意力模块,提取更有效、 更丰富的失真特征.实验结果表明,在图像质量评估数据集Koniq-10k上PL-CC指数和SRCC指数分别为0.945和0.928,提高了图像质量评估准确率.
【机 构】
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东莞理工学院计算机科学与技术学院,广东东莞 523808
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无参考图像质量评估不需要原始参考图像即可预测失真图像的质量,在图像识别及视频通话等领域有诸多应用价值.为了提升无参考图像质量评估的准确率,提出了基于双分支卷积神经网络和注意力机制的图像质量评估方法.该方法分别从空间域和梯度域提取特征并进行特征融合,与此同时在卷积神经网络中引入注意力模块,提取更有效、 更丰富的失真特征.实验结果表明,在图像质量评估数据集Koniq-10k上PL-CC指数和SRCC指数分别为0.945和0.928,提高了图像质量评估准确率.
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