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基于颜色感知的视觉质量评估门控卷积神经网络

DOI：10.1016/j.image.2018.12.007 期刊：Signal Processing: Image Communication 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 视觉质量评估旨在构建一个计算模型，该模型能够根据人类感知来评价图像质量。作为表征图像的重要方面之一，色彩为图像提供了丰富的信息，并深刻影响着视觉感知。因此，色彩和谐（定义为"两种或多种颜色共同作用时形成单一、愉悦的整体印象"[1]）是决定图像视觉/美学质量的关键特征之一。尽管当前色彩和谐模型在美学质量评估方面取得了一定进展，但大多数传统方法仅通过共现颜色的分布来表征色彩和谐，而忽略了相邻颜色之间的空间关系。为克服这一局限，我们提出利用条件随机?。–RF）的固有结构特性来建模图像色彩和谐。在CRF框架中，我们提出一种新方法：使用门控卷积神经网络（CNN）计算图像小块具有高美学质量的概率，并计算它们之间的和谐兼容性（可视为CRF的关联与交互势能）。本研究还引入每幅图像的语义标签来提升所提和谐模型的判别能力，在美学质量评估方面相比现有色彩和谐模型展现出显著改进。
作者： Peng Lu，XuJun Peng，JinBei Yu，Xiang Peng
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

基于颜色感知构建图像视觉质量评估的计算模型，具体通过条件随机场框架对色彩和谐度进行建模，并采用门控卷积神经网络来处理颜色间的空间关系。

研究成果

基于条件随机场框架提出的门控卷积神经网络颜色和谐模型能有效捕捉色彩间的空间关系，提升美学质量评估效果。引入语义标签可进一步增强判别能力，在性能上优于现有方法。未来工作将探索不同损失函数和神经网络架构。

研究不足

该研究仅限于AVA数据集和特定图像类别，可能无法推广到所有类型的图像。补丁大小固定为16x16，这可能并非适用于所有场景的最佳选择。该方法依赖于语义标签，而这些标签可能并不总是可用或准确。

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