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用于无参考图像质量评估的多池化初始特征

DOI：10.3390/app10062186 期刊：Applied Sciences 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 图像质量评估（IQA）是涵盖自动视频流传输到显示技术等广泛应用领域的重要环节。此外，图像质量测量需要对图像内容和特征进行平衡分析。我们提出的方法通过在ImageNet数据库预训练的卷积神经网络（CNN）多个Inception模块上附加全局平均池化（GAP）层来提取视觉特征。与先前方法不同，我们不从输入图像中截取图像块，而是将整幅输入图像通过预训练CNN主体处理，以提取分辨率无关的多层次深度特征。因此，本方法可轻松推广至任意尺寸输入图像和预训练CNN模型。我们针对CNN基础架构及不同深度特征的有效性进行了详细参数研究，证明最优方案——MultiGAP-NRIQA能在三个基准IQA数据库上超越现有最先进技术，该结果在使用LIVE野外图像质量挑战数据库的跨数据库测试中也得到验证。
作者： Domonkos Varga
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种深度无参考图像质量评估（NR-IQA）框架，该框架通过全局平均池化（GAP）层从预训练卷积神经网络中提取多层级Inception特征来构建特征空间，且无需对输入图像进行分块处理。

研究成果

所提出的MultiGAP-NRIQA方法通过在不分解输入图像为图像块的情况下，从不同抽象层次提取与分辨率无关的特征，在基准IQA数据库上优于最先进的方法。未来研究方向包括改进微调过程并将特征提取方法推广至其他CNN架构。

研究不足

跨数据库测试中的性能下降表明，每套公开可用的图像质量评估数据库对图像的处理方式略有不同，这影响了该方法的泛化能力。

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