基于多任務學習的無參考超分辨圖像質量評估
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>497 K
標簽： 超分辨圖像質量評估 多任務學習 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其對應的高分辨率圖像，是計算機視覺中的經典問題。為改進傳統(tǒng)超分辨圖像質量評價方法與人眼感知不一致的問題，提出一種基于多任務學習的超分辨圖像質量評估網絡。網絡采用多任務學習的方式，分別學習圖像的局部頻率特征與質量分數(shù)，其中局部頻率特征用來輔助網絡進行圖像質量分數(shù)的回歸，提高分數(shù)預測的準確性和泛化能力。另外，在網絡中加入協(xié)調注意力模塊，進一步增強了模型的預測能力。實驗結果表明，所提出的算法在QADS數(shù)據集上的SROCC、PLCC等指標優(yōu)于目前先進的無參考超分辨圖像質量評價方法。
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