研究目的
提出一种基于双通道卷积神经网络的无参考图像质量评估方法，该方法实现了最先进的性能表现，并与人类主观评估具有更好的一致性。
研究成果
本文提出的双通道卷积神经网络图像质量评估模型能有效进行复合图像质量评估，将特征学习与回归整合为完整的优化过程。但该模型在准确性方面有待提升，以更好地匹配人类主观评价。
研究不足
该模型由于VIF计算分数与人类主观评估分数之间存在差距，在准确性方面面临挑战，尤其在白噪声（WN）失真处理上表现不佳。
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[IEEE 2018国际物联网时代传感与仪器研讨会(ISSI) - 中国上海(2018.9.6-2018.9.7)] 2018国际物联网时代传感与仪器研讨会(ISSI) - 基于双通道卷积神经网络的无参考图像质量评估
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[IEEE 2018国际物联网时代传感与仪器研讨会(ISSI) - 中国上海(2018.9.6-2018.9.7)] 2018国际物联网时代传感与仪器研讨会(ISSI) - 基于双通道卷积神经网络的无参考图像质量评估
DOI：10.1109/ISSI.2018.8538172
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
近年来，卷积神经网络相比传统手工方法取得了更卓越的成果，在图像质量评估领域得到广泛应用。本文提出一种基于双通道卷积神经网络的无参考图像质量评估方法。原始图像通过视觉信息保真度进行标注并分割为多个图像块作为输入，随后由具有不同池化层的两个网络通道进行特征提取，将提取的特征线性拼接后输入全连接层。在LIVE数据库和TID2008数据库上的实验结果表明，该模型具有最先进的性能表现，且与人类主观评估具有更好的一致性。
作者：
Shuyu Huang，Xiaojun Wu，Qingbing Sang，Chaofeng Li，Qin Wu
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