基于空间分布分析的混合失真无参考图像质量评价

• 作者: 刘焕淋 房昊 朱凯欣 陈勇
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像质量评价 无参考 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 2533-2540
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73; TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT190721

摘要

针对难以准确有效地提取混合失真图像质量特征的问题，该文提出一种基于空间分布分析的图像质量评价方法。首先将图像进行亮度系数归一化处理，然后将图像进行分块，利用卷积神经网络(CNN)进行端对端的深度学习，采用多层次卷积核堆叠的方法获取图像的质量感知特征，并通过全连接层将特征映射到图像块的质量分数。再将块质量分数汇总获取质量池，通过对质量池中局部质量的空间分布情况进行分析，提取能够表征其空间分布情况的特征，然后采用神经网络建立局部质量到整体质量的映射模型，将图像的局部质量进行汇总。最后在MLIVE, MDID2013, MDID2016混合失真图像库中进行性能测试以及与相关的对比算法进行比较，验证了该算法的有效性。