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发明

一种基于四元数卷积神经网络的无参考图像质量评估方法及系统2025

2024-04-16 07:23:12 发布于四川 133
  • 申请专利号：CN202410025201.0
  • 公开（公告）日：2025-12-12
  • 公开（公告）号：CN117876316A
  • 申请人：东华理工大学
摘要：本发明公开了一种基于四元数卷积神经网络的无参考图像质量评估方法及系统，方法包括：基于预设的改进ResNet网络对将至少一个纯四元数矩阵进行特征提取，并将提取的特征进行融合，得到第二目标尺度特征，再将与第二目标尺度特征和述第三尺度特征进行第二次特征融合，得到第三目标尺度特征，分别提取处理后的第一尺度特征、第二目标尺度特征、第三目标尺度特征中以及第四尺度特征中的特征向量，并将提取后的各个特征向量进行聚合，得到目标特征向量，将目标特征向量输入至预设的全连接神经网络中，预设的全连接神经网络映射输出与目标特征向量对应的质量分数。提高无参考图像了真实失真的准确性和鲁棒性。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117876317 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202410028166.8 G06N 3/045 (2023.01) G06N 3/0464 (2023.01) (22)申请日 2024.01.08 G06N 3/08 (2023.01) (71)申请人 西安电子科技大学 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号 (72)发明人 高大化　李雨嫣　董宇波　牛毅　 刘丹华　 (74)专利代理机构 西安嘉思特知识产权代理事 务所(普通合伙) 61230 专利代理师 勾慧敏 (51)Int.Cl. G06T 7/00 (2017.01) G06V 10/58 (2022.01) G06V 10/74 (2022.01) G06V 10/774 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) 权利要求书3页 说明书6页 附图4页 (54)发明名称 基于排序学习的无参考高光谱图像质量评 估方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于排序学习的无参考 高光谱图像质量评估方法及装置，通过将待评估 的复原高光谱图像输入预训练S‑Transfor

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