基于深度学习与语义信息的重定位图像质量评价方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习与语义信息的重定位图像质量评价方法，包括以下步骤：第一步：几何变化类特征提取，用以描述重定位图的基本物理结构信息失真。第二步：语义信息类特征提取；第三步：采用两分支的子自编码机对第一步和第二步中的两类特征分别进行处理，依据带有标签的重定位图像库，选择监督学习的方式对以上两个自编码机模型进行训练，从而得到最终的深度回归网络模型。第四步：在测试阶段，对于任意无标签的重定位图像，两个不同的自编码机模型将会被使用来得到两个不同的分数，以上面两个分数作为基准，采用加权的方式对分数进行融合，以得到重定位图像I2的评价结果。