公开(公告)号：CN108550146A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810319898.7

申请日：2018-04-11

Applicant: 北京印刷学院

Inventor： 解凯 ,  何南南 ,  李桐 ,  何翊卿

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于ROI的图像质量评价方法。用于评价不同失真图像的质量。步骤为：(1)图像灰度化处理；(2)计算参考、失真图像对应图像块的亮度l(x,y)、对比度c(x,y)及结构s(x,y)比较函数；(3)提取梯度信息，计算参考、失真图像的梯度图，并计算对应的梯度比较函数g(x,y)；(4)将四种比较函数组合在一起，计算参考、失真图像对应图像块的GSSIM值，进而得到局部相似性图；(5)利用基于相位谱的视觉显著性模型，计算参考图像的ROI图，进一步得到权重图，利用权重图对局部相似性图进行加权处理，得到评价值R_GSSIM。本发明在LIVE和TID2008等数据库上进行实验，结果表明本改进算法不仅与人眼的主观感知具有很好的一致性，而且计算复杂度较低。

公开(公告)号：CN108711138B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201810571538.6

申请日：2018-06-06

Applicant: 北京印刷学院

Inventor： 解凯 ,  何翊卿 ,  何南南 ,  李天聪 ,  李桐

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于生成对抗网络的灰度图片彩色化方法，结合DiscoGAN、Progressive Growing GAN、Wasserstein GAN和CGAN生成对抗网络，包括步骤如下：首先要收集和整理图片样本，并将样本分成两组，一组是N张灰度图片，另一组是N张彩色图片。然后，对本生成对抗网络的架构进行设计以期训练后的网络可以生成高分辨率、高质量图片。接着，将样本传入生成对抗网络开始训练，待生成对抗网络训练稳定后，使用PGGAN对生成图像的分辨率进行提升。在本网络中加入WGAN‑PG可以对原生成对抗网络进行改进，解决梯度不稳定和模式崩溃问题，并改善生成对抗网络优化的过程。最后，本网络中加入了CGAN的描述限制功能，它可以根据描述条件生成具有指定风格的图片。

公开(公告)号：CN108711138A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810571538.6

申请日：2018-06-06

Applicant: 北京印刷学院

Inventor： 解凯 ,  何翊卿 ,  何南南 ,  李天聪 ,  李桐

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06T3/0012 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于生成对抗网络的灰度图片彩色化方法，结合DiscoGAN、Progressive Growing GAN、Wasserstein GAN和CGAN生成对抗网络，包括步骤如下：首先要收集和整理图片样本，并将样本分成两组，一组是N张灰度图片，另一组是N张彩色图片。然后，对本生成对抗网络的架构进行设计以期训练后的网络可以生成高分辨率、高质量图片。接着，将样本传入生成对抗网络开始训练，待生成对抗网络训练稳定后，使用PGGAN对生成图像的分辨率进行提升。在本网络中加入WGAN‑PG可以对原生成对抗网络进行改进，解决梯度不稳定和模式崩溃问题，并改善生成对抗网络优化的过程。最后，本网络中加入了CGAN的描述限制功能，它可以根据描述条件生成具有指定风格的图片。