公开(公告)号：CN114358204A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210028835.2

申请日：2022-01-11

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王隽 ,  陈泽文 ,  李兵 ,  胡卫明

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于图像质量评估领域，具体涉及了一种基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统，旨在解决现有技术中由于训练数据不足而导致图像质量评估模型性能不佳的问题。本发明包括：构建共享编码器的先验知识学习子网络和图像质量评估子网络构成的自监督无参考图像质量评估模型；以图像复原任务作为图像质量评估任务的代理任务，进行先验知识学习子网络的预训练；通过先验知识学习子网络和所述图像质量评估子网络的解码器之间设置的知识迁移通道进行知识迁移；在图像质量评估任务上进行模型微调训练；通过训练好的模型进行无参考图像的质量评估。本发明模型仅在较少的数据上进行训练就可以获得很好的性能，训练效率高，图像质量评估的准确性高。

公开(公告)号：CN117522771A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311220311.4

申请日：2023-09-20

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王隽 ,  陈泽文 ,  李兵 ,  胡卫明

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种图像质量评价方法及装置，该方法包括：根据各样本图像的质量分数预测值大于样本图像中其他样本的质量分数预测值的概率，确定质量分数预测值的排序索引估计值，质量分数预测值通过IQA模型得到；根据各样本图像的质量分数标签值大于样本图像中其他样本的质量分数标签值之间的概率，确定质量分数标签值的排序索引估计值；根据质量分数预测值的排序索引估计值和质量分数标签值的排序索引估计值，确定SROCC，根据SROCC确定IQA模型的损失值；根据IQA模型的损失值，基于梯度反向传播算法对IQA模型进行训练，基于训练好的IQA模型得到待评价图像的质量分数预测值。本发明实现将SROCC用于IQA模型的训练。

公开(公告)号：CN116703753A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310525086.9

申请日：2023-05-10

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王隽 ,  李兵 ,  胡卫明

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置，其中方法包括：将目标图像的图像特征输入训练好的智能体模型，得到参数调整量；基于参数调整量，对图像复原工具箱中的算法包含的多个调节参数进行调整；使用调整后的图像复原工具箱对目标图像进行处理得到复原图像，基于图像质量评估模型，获取复原图像对应的图像质量分数；将复原图像作为更新的目标图像，并重复上述步骤，直至达到设定终止条件，将获取的多个图像质量分数中的最大值对应的复原图像作为目标图像的图像复原结果输出。从而复原图像直接面向下游视觉任务的需求优化，能在下游视觉任务中获得更好的表现。

公开(公告)号：CN112203089A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011396914.6

申请日：2020-12-03

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 胡卫明 ,  王隽 ,  李兵 ,  李文娟

IPC: H04N19/115 ,  H04N19/146 ,  H04N19/91

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及了一种基于稀疏编码的码率控制的图像压缩方法、系统及装置，旨在解决现有遥感图像压缩码率不易控制且码率分配不合理，导致遥感图像压缩效率低，压缩后图像重建质量低的问题。本发明包括：将待编码图像划分为设定大小，并进行编码参数设定；提取图像块均值并进行量化和熵编码；每次更新图像实际编码码率后，与设定目标码率进行比较，并根据比较结果确定下一步操作；每次迭代编码时，选取复杂度较高的图像块进行稀疏编码，其数量由当前图像实际编码码率、设定目标码率和系数共同决定；在设定的编码码率下完成图像编码。本发明编码码率精准可控，分配合理并能动态调整，可以实现图像的高效、高质量压缩。