[發明專利]基于多算法融合的圖像質量評價方法及評價模型

有效

• 申請號: 202110691115.X
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113362315B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 陳志波;彭燕定;許家華;羅子源
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/80
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 孫蕾

1.一種基于多算法融合的圖像質量評價方法，包括：

利用特征提取器對失真類型和圖像內容信息進行提取，經過變換后得到概率向量作為其他模塊的輸入和信息輸出；

計算失真圖像和參考圖像的多個質量評價算法分數，進而得到質量分數向量；

將得到的多個質量分數向量和圖像內容概率向量進行非線性變換融合，輸出不同失真先驗時的圖像內容適應性質量評價預測分數向量；

根據失真類型信息給不同失真先驗下的預測分數向量 賦予權重，得到具有失真類型適應性的質量評價預測分數作為最終的質量評價分數。

2.根據權利要求1所述的評價方法，所述概率向量為：

其中，失真類型和圖像內容信息輸出，分別為失真信息和內容信息提取模塊，分別為對應的變換，分別為失真圖像和參考圖像。

3.根據權利要求1所述的評價方法，所述計算失真圖像和參考圖像的多個質量評價算法分數，進而得到質量分數向量：

4.根據權利要求1所述的評價方法，所述將得到的多個質量分數向量和圖像內容概率向量進行非線性變換融合，輸出不同失真先驗時的圖像內容適應性質量評價預測分數向量：

其中，為融合模塊。

5.根據權利要求1所述的評價方法，所述根據失真類型信息給不同失真先驗下的預測分數向量賦予權重為采用線性加權進行賦予權重。

6.一種基于多算法融合的圖像質量評價模型，所述評價模型包括：

失真類型和圖像內容信息提取模塊，用于利用特征提取器對失真類型和圖像內容信息進行提取，經過變換后得到概率向量作為其他模塊的輸入和信息輸出；

質量分數向量計算模塊，用于計算失真圖像和參考圖像的多個質量評價算法分數，進而得到質量分數向量；

非線性變換融合模塊，將得到的多個質量分數向量和圖像內容概率向量進行非線性變換融合，輸出不失真先驗時的圖像內容適應性質量評價預測分數向量；

線性加權模塊，根據失真類型信息給不同失真先驗下的預測分數向量 賦予權重，得到具有失真類型適應性的質量評價預測分數作為最終的質量評價分數。

7.根據權利要求6所述的評價模型，所述概率向量為：

其中，失真類型和圖像內容信息輸出，分別為失真信息和內容信息提取模塊，分別為對應的變換，分別為失真圖像和參考圖像。

8.根據權利要求6所述的評價模型，所述計算失真圖像和參考圖像的多個質量評價算法分數，進而得到質量分數向量：

9.根據權利要求6所述的評價模型，所述將得到的多個質量分數向量和圖像內容概率向量進行非線性變換融合，輸出不同失真先驗時的圖像內容適應性質量評價預測分數向量：

其中，為融合模塊。

10.根據權利要求6所述的評價模型，所述根據失真類型信息給不同失真先驗下的預測分數向量賦予權重為采用線性加權進行賦予權重。