無參考圖像質量評價(No Reference Image Quality Assessment,NRIQA)又稱盲圖像質量評價(Blind Image Quality Assessment,BIQA)指在沒有圖像參考或者沒有圖像的特征參考情況下,直接對圖像進行其質量的評價。其目的是模擬人眼的視覺系統(tǒng),自動準確的判斷圖像質量。無參考圖像質量評價是計算機視覺、圖像處理中的一個重要研究內容,是自動判斷捕獲高質量圖像的關鍵技術。自深度學習在計算機視覺領域取得顯著成功后就成了該領域的主要貢獻者,通過數(shù)據(jù)驅動從大量樣本中學習復雜特征。這種基于統(tǒng)計原理的方式,雖然理論有待完善,實踐中卻不斷得到新的突破,并迅速用于商業(yè)領域,關于圖像質量評價也涌現(xiàn)出大量網絡模型。這些模型從豐富的失真樣本中學習圖像質量特征、利用典型模型如VGGNet,殘差網絡等進行圖像質量特征的遷移學習,或者結合語義信息對圖像質量特征進行描述,以實現(xiàn)在沒有參考圖像或者參考特征的條件下,對圖像質量進行符合人眼判斷的評價。本文基于深度學習方法,從無參考圖像質量評價的實際需求出發(fā),結合卷積神經網絡優(yōu)化策略進行深入的研究。具體研究內容包括:(1...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-5部分LIVE數(shù)據(jù)集參考圖像

成都信息工程大學碩士學位論文第23頁，共54頁模型基于Adam算法，隨每輪迭代更新參數(shù)。3.2.3圖像質量開源數(shù)據(jù)集最常見的開源圖像質量數(shù)據(jù)集有LIVE、TID2008、TID2013、CSIQ和IVC。研究者提出的質量評價算法通常會在這些數(shù)據(jù)集上測試對比。表3-3開源數(shù)據(jù)集簡介....

圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像

成都信息工程大學碩士學位論文第24頁，共54頁圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像CSIQ(categoricalsubjectiveimagequality)數(shù)據(jù)庫由美國俄克拉荷馬州立大學2010年建立，有30幅參考圖像，包含6種失真類型得到的共866幅失真圖像，6種失真類....

圖3-7CSIQ數(shù)據(jù)集參考圖像

成都信息工程大學碩士學位論文第24頁，共54頁圖3-6LIVE數(shù)據(jù)集中大分辨率參考圖像CSIQ(categoricalsubjectiveimagequality)數(shù)據(jù)庫由美國俄克拉荷馬州立大學2010年建立，有30幅參考圖像，包含6種失真類型得到的共866幅失真圖像，6種失真類....

圖3-8IVC數(shù)據(jù)集參考圖像

鉅約跋∈璨裳?橢亟ǎ?嘈頭淺７岣弧?ID的參數(shù)圖像同LIVE有部分重合，就不再一一列出，部分TID2013的參考圖像見第四章。另外還有一些開源數(shù)據(jù)集，如IVC圖像數(shù)據(jù)庫是由法國南特中央理工大學2005年建立，包含10張參考圖像，以及由4種失真類型得到的235張失真圖像，圖像分辨率....

本文編號：3962987