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Convergence Neural Network based complete reference image quality evaluation

机译:基于收敛神经网络的完整参考图像质量评估

摘要

Embodiments generally relate to providing a system and method for evaluating the image quality of a distorted image for a reference image. In one embodiment, the system includes a convolutional neural network that accepts distorted images and reference images as inputs and provides metrics of image quality as outputs. In another embodiment, the method includes inputting a distorted image and a reference image to a convolutional neural network configured to process the distorted image and the reference image to provide a metric of image quality as an output.
机译:实施例通常涉及提供一种用于评估参考图像的失真图像的图像质量的系统和方法。在一个实施例中,该系统包括卷积神经网络,其接受失真图像和参考图像作为输入,并提供图像质量的度量作为输出。在另一个实施例中,该方法包括将失真图像和参考图像输入到经配置以处理该失真图像和参考图像以提供图像质量度量作为输出的卷积神经网络。

著录项

  • 公开/公告号KR20180004208A

    专利类型

  • 公开/公告日2018-01-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 소니 주식회사;

    申请/专利号KR20177034859

  • 发明设计人 쉬 쉰;예 펑;

    申请日2016-06-03

  • 分类号G06T7;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/66;G06T5;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 12:41:15

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