基于卷积神经网络的对比度失真图像质量评价

作     者：刘春 谭琨 刘绍辉 马英瑞 LIU Chun1, TAN Kun1, LIU Shao-hui2, MA Ying-rui1

作者机构：大庆师范学院计算机科学与信息技术学院黑龙江大庆163712 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 

基　　金：黑龙江省自然科学基金项目(F201128) 大庆师范学院科研基金资助项目(14ZR02) 

出 版 物：《微电子学与计算机》 (Microelectronics & Computer)

年 卷 期：2018年第35卷第4期

页      码：84-88页

摘      要：研究对比度失真的图像质量评价方法.借助卷积神经网络来设计图像质量的评价算法.在提出的算法中,设计了一个多层的卷积神经网络,包括三层卷积层、三层池化层和三层全连接层,该网络可以自动地学习与图像质量相关的特征.利用现有的数据库对设计的网络进行训练,使其可以对图像的质量做出预测.通过实验测试,证明了提出的方法可以取得较高的预测性能,以及超过了主流的图像质量评价模型.

主 题 词：视觉质量评价 对比度失真 卷积神经网络 卷积层 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2018.04.017

馆 藏 号：203286852...