基于双分支卷积和注意力机制的无参考图像质量评估

摘要

无参考图像质量评估不需要原始参考图像即可预测失真图像的质量,在图像识别及视频通话等领域有诸多应用价值。为了提升无参考图像质量评估的准确率,提出了基于双分支卷积神经网络和注意力机制的图像质量评估方法。该方法分别从空间域和梯度域提取特征并进行特征融合,与此同时在卷积神经网络中引入注意力模块,提取更有效、更丰富的失真特征。实验结果表明,在图像质量评估数据集Koniq-10k上PLCC指数和SRCC指数分别为0.945和0.928,提高了图像质量评估准确率。