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摘要:
无参考图像质量评价(NRIQA)因其广泛的应用需求一直以来都是计算机视觉及其交叉领域的研究热点.回顾近十几年来基于机器学习的典型NRIQA模型,介绍图像质量评价的常用数据库、算法性能指标、NRIQA主要难点和现有的解决方法;分析了不同模型的思想、实现、特点;最后统计对比多个数据库上的测试结果.总结研究现状、分析发展趋势,为这一领域的研究者提供文献参考.
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文献信息
篇名 基于机器学习的无参考图像质量评价综述
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 计算机视觉 无参考图像质量评价 机器学习
年,卷(期) 2018,(19) 所属期刊栏目 热点与综述
研究方向 页码范围 34-42
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 9483字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1807-0169
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王辉 中国科学院光电技术研究所 215 3061 28.0 49.0
5 魏敏 成都信息工程大学计算机学院 14 16 2.0 3.0
6 杨璐 中国科学院光电技术研究所 5 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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节点文献
计算机视觉
无参考图像质量评价
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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