专利名称：一种基于卷积神经网络的多目标优化图像质量评估
方法
专利类型：发明专利
发明人：牛玉贞,黄栋,郭文忠,陈培坤申请号：CN201811314639.1申请日：20181106公开号：CN109215028A公开日：20190115
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的多目标优化图像质量评估方法，首先将待训练的图像有重叠地划分为图块，并进行数据增强；然后设计多任务卷积神经网络的结构，同时学习图像的质量评估分数和失真类型；接着训练基于多任务卷积神经网络的图像质量评估模型；最后利用训练好的图像质量评估模型预测待预测图像的所有图块的质量评估分数和失真类别，分别通过多数表决方法和选择性加权计算方法计算图像最终的失真类型和质量评估分数。本发明有利于提高无参照图像质量评估性能。
申请人：福州大学
地址：350108 福建省福州市闽侯县上街镇福州大学城学院路2号福州大学新区
国籍：CN
代理机构：福州元创专利商标代理有限公司
代理人：蔡学俊
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