一种基于多路深度卷积神经网络的彩色图像质量评价方法

摘要

本发明提出了一种基于多路深度卷积神经网路的彩色图像质量评价方法，包括(1)彩色图像的多尺度变换和色彩空间变换处理，输出多个不同分量图像；(2)单路深度卷积网络结构的设计与改进；(3)单路深度卷积网络的训练与优化；(4)单路深度卷积网络模对多个分量图像进行特征提取以及多维特征的协同融合；(5)多维输出特征向量的特征降维处理；(6)非线性回归方法对主观意见分数与降维特征的函数映射，建立起彩色图像质量预测模型，进行彩色图像的质量评价。本发明通过构建多路深度卷积神经网络模型，实现了自然图像的质量评价方法，提升了彩色图像质量的预测精度，可用于图像、视频与显示服务的动态监测与质量调整等领域。