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CNN Based no-reference hdr image quality assessment

Chinese Journal of Electronics 2021年第2期30卷 282-288页

作者： FAN Kefeng LIANG Jiyun LI Fei QIU Puye Digital Technology Research Center China Electronics Standardization Institute School of Electronic Engineering and Automation Guilin University of Electronic Technology Guangzhou Sequoia DB Co.

Motivated by the problems of non-universality and over-reliance on the original reference image in High dynamic range(hdr) image quality assessment(IQA), a convolutional neural network-based algorithm for no-reference hdr image quality assessment is proposed. The Salience detection by self-resemblance(SDSR) algorithm which extracts the salient regions of the hdr image, is used to simulate the human visual attention mechanism. Then a visual quality perception network for training quality prediction models is designed according to the visual characteristics of luminance and contrast sensitivity. And this network consists of an Error estimation network(Error-net), a Perceptual resistance network(PR-net) and a mixing function. The experimental results indicate that the method proposed has high consistency with subjective perception, and the value of assessment metrics Spearman rank-order correlation coefficient(SROCC), Pearson product-moment correlation coefficient(PLCC) and Root mean square error(RMSE)correspondingly reaches 0.941, 0.910 and 8.176 as well. It is comparable with classic full-reference hdr IQA methods.

关键词： convolutional neural network-based algorithm visual perception High dynamic range image quality assessment human visual attention mechanism Perceptual resistance network convolutional neural nets quality prediction models mean square error methods visual characteristics self-resemblance algorithm visual quality perception network no-reference hdr image quality assessment feature extraction Error-net original reference image image coding Error estimation network

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