基于卷积神经网络的多尺度图像质量检测方法
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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的多尺度图像质量检测方法。其在训练阶段,构建卷积神经网络,其中有十一个内部网络层,其中有三层卷积用于编码,三层反卷积用于解码,其余七层用于加深网络,让网络学习更高层次的抽象,网络还包括两个跳层和三个多尺度输出层;将原始失真图像进行相应的预处理,输入到网络进行训练,将输入数据映射到原始图像对应的结构特征相似图;通过方向传播算法不断迭代更新网络参数,得到较优的网络参数;在测试阶段,通过训练好的网络提取测试图像特征,通过显著加权得到测试图像的整体质量结果。本发明不使用人的主观分数进行监督,不存在由于人的主观因素造成的训练误差,可以使预测结果更为客观,准确。

基本信息
专利标题 :
基于卷积神经网络的多尺度图像质量检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110751632A
申请号 :
CN201910963764.3
公开(公告)日 :
2020-02-04
申请日 :
2019-10-11
授权号 :
CN110751632B
授权日 :
2022-05-31
发明人 :
周武杰林鑫杨潘思佳雷景生何成王海江
申请人 :
浙江科技学院
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区留和路318号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
林超
优先权 :
CN201910963764.3
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
相关图片
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
2022-05-31 :
授权
2020-02-28 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20191011
2020-02-04 :
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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