一种基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法
授权
摘要

本发明提出一种基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法,包括步骤:(1)收集一组深度图像,并将收集来的深度图像分为两部分,一部分为训练图像,另一部分为测试图像;(2)对每一幅深度图像进行不同尺度上的特征参数提取,提取的步骤为:通过边缘检测提取尺度图像的边缘区域,在边缘区域内求尺度图像梯度幅值和高斯‑拉普拉斯算子的分布,并分别用韦伯分布和非对称高斯分布建立二者的分布函数模型,将两个模型的参数作为深度图像的特征参数;(3)最后,用训练图像的特征参数进行随机森林模型训练,生成客观质量分数评价模型;将测试图像的特征参数输入客观质量分数评价模型,得到测试图像的客观质量分数。

基本信息
专利标题 :
一种基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108257125A
申请号 :
CN201810069331.9
公开(公告)日 :
2018-07-06
申请日 :
2018-01-24
授权号 :
CN108257125B
授权日 :
2022-04-29
发明人 :
李雷达陈曦卢兆林周玉祝汉城胡波
申请人 :
中国矿业大学
申请人地址 :
江苏省徐州市铜山区大学路中国矿业大学科研院
代理机构 :
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
杨晓玲
优先权 :
CN201810069331.9
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/13  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-29 :
授权
2018-07-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20180124
2018-07-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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