公开(公告)号：CN111768362B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202010399881.4

申请日：2020-05-13

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  卞辉 ,  姜明星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T5/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利提供了一种基于多特征融合的全参考高动态图像质量评价方法。该方法主要分为特征提取阶段以及训练回归阶段。在特征提取阶段分三个方向提取图像的特征，使用颜色相似度方法提取方法在颜色方向分别提取了图像的两种颜色相似度特征；在视觉对比差异方向我们采用视觉差异预测方法来提取视觉对比差异特征；再针对多尺度综合特征方向我们使用log‑Gabor滤波器在不同频率尺度和方向上提取多尺度特征。在训练回归阶段运用机器学习的方法预测高动态图像的质量。本发明提出的算法能够准确有效地预测高动态图像的质量。

公开(公告)号：CN111768362A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010399881.4

申请日：2020-05-13

Applicant: 上海大学

Inventor： 沈礼权 ,  卞辉 ,  姜明星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T5/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利提供了一种基于多特征融合的全参考高动态图像质量评价方法。该方法主要分为特征提取阶段以及训练回归阶段。在特征提取阶段分三个方向提取图像的特征，使用颜色相似度方法提取方法在颜色方向分别提取了图像的两种颜色相似度特征；在视觉对比差异方向我们采用视觉差异预测方法来提取视觉对比差异特征；再针对多尺度综合特征方向我们使用log-Gabor滤波器在不同频率尺度和方向上提取多尺度特征。在训练回归阶段运用机器学习的方法预测高动态图像的质量。本发明提出的算法能够准确有效地预测高动态图像的质量。