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Full reference image quality assessment based on convolutional neural network

机译:基于卷积神经网络的全参考图像质量评估

摘要

Embodiments generally relate to providing systems and methods for assessing image quality of a distorted image relative to a reference image. In one embodiment, the system comprises a convolutional neural network that accepts as an input the distorted image and the reference image, and provides as an output a metric of image quality. In another embodiment, the method comprises inputting the distorted image and the reference image to a convolutional neural network configured to process the distorted image and the reference image and provide as an output a metric of image quality.
机译:实施例大体上涉及提供用于相对于参考图像评估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,该卷积神经网络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卷积神经网络,该卷积神经网络被配置为处理失真图像和参考图像并提供图像质量的度量作为输出。

著录项

  • 公开/公告号US9741107B2

    专利类型

  • 公开/公告日2017-08-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XUN XU;PENG YE;

    申请/专利号US201514732518

  • 发明设计人 XUN XU;PENG YE;

    申请日2015-06-05

  • 分类号G06T7;G06T5;G06K9/66;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:45:23

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