公开(公告)号：CN117994134A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410208885.8

申请日：2024-02-26

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张凯兵 ,  樊丹丹 ,  时光 ,  卢健 ,  李敏奇 ,  习龙 ,  刘宝宝 ,  陈金广 ,  孟雅蕾 ,  师红宇

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于多频域级联的超分辨图像质量评价方法，具体过程为，将SR图像裁剪成不重叠的图像块，给每个图像块分配质量标签，并利用2D_DCT将超分辨图像转换到频域，并对其进行频带分割；将经过CNN得到的特征引入到Transformer网络中，以二者相互协作的方式，同时利用局部信息和全局信息来进一步的提取超分辨图像的质量；设计一个质量分数预测模块来建立预测结果与主观分数之间的映射关系，以达到有效评价超分辨图像质量的目的。本发明的无参考型超分辨图像质量评价方法度量标准能够实现与人类主观具有更一致的感知质量评估。

公开(公告)号：CN117252812A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311077258.7

申请日：2023-08-25

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张凯兵 ,  权星 ,  樊丹丹 ,  何昕 ,  陈金广 ,  时光 ,  孟雅蕾 ,  师红宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于三重注意双尺度残差网络的超分辨图像质量评价方法，首先，给定一幅超分辨图像，将超分辨图像不重叠的裁剪为超分辨图像块；然后，依次通过卷积层、三重注意力模块和双尺度卷积模块提取超分辨图像块的特征；最后，通过最大池化操作对特征提取阶段的输出特征进行压缩，将压缩特征送入全连接层进行非线性质量映射，输出超分辨图像块的预测质量分数。本发明采用三重注意力模块用于探索图像中的显著特征，同时设计了一个双尺度卷积模块DSCM，以捕获更加全面的图像信息，以实现更有效评价超分辨图像的目的。