基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的無(wú)參考超分辨圖像質(zhì)量評(píng)估
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>497 K
標(biāo)簽： 超分辨圖像質(zhì)量評(píng)估 多任務(wù)學(xué)習(xí) 局部頻率特征
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文檔介紹：圖像超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復(fù)其對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的經(jīng)典問(wèn)題,。為改進(jìn)傳統(tǒng)超分辨圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與人眼感知不一致的問(wèn)題,，提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的超分辨圖像質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式,，分別學(xué)習(xí)圖像的局部頻率特征與質(zhì)量分?jǐn)?shù),，其中局部頻率特征用來(lái)輔助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)的回歸，提高分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和泛化能力,。另外,，在網(wǎng)絡(luò)中加入?yún)f(xié)調(diào)注意力模塊，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的預(yù)測(cè)能力,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提出的算法在QADS數(shù)據(jù)集上的SROCC,、PLCC等指標(biāo)優(yōu)于目前先進(jìn)的無(wú)參考超分辨圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。
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