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基于HVS的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法、电子设备和存储介质

2026-08-03 14:00:02 347次浏览

技术特征:

1.一种基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法,其特征在于包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法:

3.如权利要求1所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法:

4.如权利要求3所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法:

5.如权利要求4所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法:

6.一种电子设备,其特征在于包括处理器、存储器和应用程序;所述应用程序被存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行如权利要求1至5任一所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法。

7.一种计算机可读存储介质,其特征在于所述存储介质存储有计算机程序;所述计算机程序在所述计算机中执行时,使计算机执行如权利要求1至5任一所述的基于hvs的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法。


技术总结
本发明公开一种基于HVS的上下文对比和局部敏感特性的无参考图像质量评估方法、电子设备和存储介质,解决现有技术中存在的缺少全面模拟人类质量感知的缺陷而导致评价精度较低问题,能够更精确地模拟人类感知过程,提高图像质量评估的精度。该评估方法,包括以下步骤:步骤1、构建网络模型,该网络模型包括以Transformer为主干网路预训练的BIQA教师模型、与教师模型具有相同主干网络的BIQA学生模型;步骤2、给定用于图像质量评估的训练数据集,对网络模型进行训练;步骤3、将待评估图像输入训练后的网络模型,由网络模型输出预测的分数结果。

技术研发人员:纪荣嵘,李旭东,张岩,张声传,郑侠武,曹刘娟
受保护的技术使用者:厦门大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/2
文档序号 : 【 40201967 】

技术研发人员:纪荣嵘,李旭东,张岩,张声传,郑侠武,曹刘娟
技术所有人:厦门大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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纪荣嵘李旭东张岩张声传郑侠武曹刘娟厦门大学
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