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基于视觉信息失真分解的全参考视频质量评估方法

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摘要

本发明公开了一种基于视觉信息失真分解的全参考视频质量评估方法，属于视频处理技术领域。本发明基于人眼视觉系统对加性噪声S

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-11

未缴年费专利权终止 IPC(主分类):H04N17/00 授权公告日:20160330 终止日期:20190827 申请日:20140827

专利权的终止
2016-03-30

授权

授权
2016-03-30

授权

授权
2014-12-31

实质审查的生效 IPC(主分类):H04N17/00 申请日:20140827

实质审查的生效
2014-12-31

实质审查的生效 IPC(主分类):H04N 17/00 申请日:20140827

实质审查的生效
2014-12-03

公开

公开
2014-12-03

公开

公开

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1. 基于视觉信息失真分解的全参考视频质量评估方法 [P] . 中国专利： CN104185022B . 2016.03.30
2. 全参考视频质量评估方法、装置及视频质量测试仪 [P] . 中国专利： CN103731664B . 2015.09.30
3. Full Reference Image Quality Evaluation Method Based on Convolutional Neural Network [P] . 日本专利： JP6544543B2 . 2019-07-17

机译：基于卷积神经网络的全参考图像质量评估方法
4. Full reference image quality evaluation method based on convolutional neural network [P] . 日本专利： JP2018516412A . 2018-06-21

机译：基于卷积神经网络的全参考图像质量评估方法
5. Image object`s distortion determining method for e.g. computer, involves determining one set of reference areas in target image, and determining distortion function between reference and target images based on two sets of points positions [P] . 德国专利： DE102006018918A1 . 2007-10-25

机译：图像对象的失真确定方法，例如计算机，包括确定目标图像中的一组参考区域，并基于两组点位置确定参考图像和目标图像之间的失真函数