基于多输出网络的无参考平面图像质量评价研究

作     者：沈暐 林康立 钱保军 龚有为 梁法其 王晓虎 刘浏 SHEN Wei;LIN Kangli;QIAN Baojun;GONG Youwei;LIANG Faqi;WANG Xiaohu;LIU Liu

作者机构：中国联合网络通信有限公司物联网研究院无锡214000 中国联合网络通信有限公司无锡市分公司无锡214000 无锡市公安局技术防范管理支队无锡214000 

出 版 物：《黑龙江大学自然科学学报》 (Journal of Natural Science of Heilongjiang University)

年 卷 期：2021年第38卷第1期

页      面：116-126页

学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK20191331) 江苏省公安厅科技研究计划资助项目(2019KB0182)。 

主　　题：深度学习 无参考图像质量评价 多输出网络 

摘      要：从深度学习方向对无参考图像质量评价进行了研究,提出了一种基于多输出网络的无参考平面图像质量评价算法。该方法考虑了深度卷积神经网络在提取特征时,每一层提取的特征表示不同的抽象视觉特征,浅层网络提取纹理、区域等细节特征,深层网络提取轮廓、形状和边缘等结构特征。设计了三个输出的网络结构,该网络将浅层和深层特征分别回归到主观质量评分上,并将三个输出的平均分数作为最终质量得分。这种多输出的网络结构,综合了三个学习机的结果,具备集成学习的优点。实验表明,与其他方法相比,本方法在单失真的预测上具有明显的优势。