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*來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局數(shù)據(jù)，僅供參考，實際以國家知識產(chǎn)權(quán)局展示為準

一種基于圖像紋理特征的無參考圖像質(zhì)量評價方法

發(fā)明專利無效專利
  • 申請?zhí)枺?/span>
    CN201610814289.X
  • IPC分類號：G06T7/00;G06T7/45
  • 申請日期：
    2016-09-10
  • 申請人：
    天津大學(xué)
著錄項信息
專利名稱一種基于圖像紋理特征的無參考圖像質(zhì)量評價方法
申請?zhí)?/td>CN201610814289.X申請日期2016-09-10
法律狀態(tài)駁回申報國家暫無
公開/公告日2017-02-15公開/公告號CN106408561A
優(yōu)先權(quán)暫無優(yōu)先權(quán)號暫無
主分類號G06T7/00IPC分類號G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;4;5查看分類表>
申請人天津大學(xué)申請人地址
天津市南開區(qū)衛(wèi)津路92號 變更 專利地址、主體等相關(guān)變化，請及時變更，防止失效
權(quán)利人天津大學(xué)當前權(quán)利人天津大學(xué)
發(fā)明人侯春萍;馬彤彤;岳廣輝;劉月;馮丹丹
代理機構(gòu)天津市北洋有限責任專利代理事務(wù)所代理人程毓英
摘要
本發(fā)明涉及一種基于圖像紋理特征的無參考圖像質(zhì)量評價方法，包括：對圖像I進行3尺度的小波變換分解，將得到的9個高頻細節(jié)子圖；采用局部二進制模式計算圖像I的局部二值模式圖譜；分別計算子圖和局部二值模式圖譜的灰度共生矩陣得到10個Gh；計算Gh的4個特征參數(shù)，即對比度，相關(guān)性，能量和同質(zhì)性，并將相同小波變換分解尺度下的水平細節(jié)小波子圖和垂直細節(jié)小波子圖的特征參數(shù)取平均，獲得24維特征向量；進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到預(yù)測模型。本發(fā)明能有效提高客觀評價結(jié)果與主觀感知的相關(guān)性。

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