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公开(公告)号：CN111612741B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010321334.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于失真识别的精确无参考图像质量评价方法。本发明方法首先对待评价图像进行失真信息的精准分类，然后再根据具体类型特征进行有针对性的评价，在分类工作上，使用Inception‑Resnet‑v2神经网络训练分类器，进行失真分类，输出类型标签；最后根据步骤(2)输出的类型标签进行对应的评价工作。本发明方法设计了一个新的开放式的评估策略，通过模拟人的主观评价逻辑，设计出先分类再评价的模型，间接的解决了通用模型中公共特征难设计的问题，在评价精度上相比于其他同类型的方法也会更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110675327B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910711597.3
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核范数与图模型的图像去噪方法。本发明在探索图像的自相似特性时引入了图模型，图的构造方法借鉴了图论知识，提出了基于学习的图模型构造方法，通过使用动态规划方法构造出适合于每个图像块的图模型，图的表达采用了图拉普拉斯矩阵；在探索图像的低秩特性时引入了核范数，核范数是低秩的最优凸近似，主要采用奇异值分解的方法进行求解。同时，本发明还引入了增强拉格朗日乘子法将联合方程分解成子问题进行求解，起到了凸优化的作用。在本发明的最后，为更进一步优化去噪结果，引入了总体的正则化迭代方法，此方法能将误差进行回传操作优化。
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公开(公告)号：CN113409248A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110522238.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向夜间图像的无参考质量评价方法。首先进行自然场景统计NSS特征提取；然后进行人类视觉感知特征提取；再进行语义特征提取；将NSS特征、人类视觉感知特征和语义特征连接在一起，生成一个综合特征向量来表征图像的整体质量；然后再使用SVR对综合特征向量和数据库提供的主观平均意见分数MOS进行训练，以此得到图像质量分数预测模型。本发明在基于对自然场景统计(NSS)、人脑视觉感知特征和高级语义信息的研究基础上，从图像信息的低中高三层角度出发，设计出了一组新的质量感知特征来表征图像质量。与其他先进的夜间图像评价工作相比，我们所提出方法的整体评价性能更好。
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公开(公告)号：CN111612741A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010321334.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于失真识别的精确无参考图像质量评价方法。本发明方法首先对待评价图像进行失真信息的精准分类，然后再根据具体类型特征进行有针对性的评价，在分类工作上，使用Inception-Resnet-v2神经网络训练分类器，进行失真分类，输出类型标签；最后根据步骤(2)输出的类型标签进行对应的评价工作。本发明方法设计了一个新的开放式的评估策略，通过模拟人的主观评价逻辑，设计出先分类再评价的模型，间接的解决了通用模型中公共特征难设计的问题，在评价精度上相比于其他同类型的方法也会更高。
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公开(公告)号：CN110675327A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910711597.3
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核范数与图模型的图像去噪方法。本发明在探索图像的自相似特性时引入了图模型，图的构造方法借鉴了图论知识，提出了基于学习的图模型构造方法，通过使用动态规划方法构造出适合于每个图像块的图模型，图的表达采用了图拉普拉斯矩阵；在探索图像的低秩特性时引入了核范数，核范数是低秩的最优凸近似，主要采用奇异值分解的方法进行求解。同时，本发明还引入了增强拉格朗日乘子法将联合方程分解成子问题进行求解，起到了凸优化的作用。在本发明的最后，为更进一步优化去噪结果，引入了总体的正则化迭代方法，此方法能将误差进行回传操作优化。
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公开(公告)号：CN110415207A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910364614.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像失真类型的图像质量评估的方法。本发明用DCT方法把高维度图像的信息量在低维度图像上表示出来，提取出失真特征；然后利用支持向量机的方法，建立标签为1,2,3,4,…,n的SVM分类器中，将失真类型分为n种；将图像的失真特征输入，通过决策函数对所选图像进行分类；在判断出图像失真类型后，再按评估模型计算得出图像质量的评价指标IQA。本发明针对每一种失真类型建立一套评价模型，从而提高图像质量的客观评价效率。
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