【摘 要】
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图像的噪声和失真降低了视觉质量,影响其正常使用。本文对无参考图像质量评价方法进行研究,在没有参考图像先验信息的前提下,从算法研究、工程的实际应用两个方面展开课题工作。主要完成如下工作:1、针对公开IQA数据集中的数据量无法支撑大型网络训练的问题,本文引入非IQA领域数据集进行数据增广,在图像中加入不同类型、不同程度的失真,根据相对质量生成可排序的图像对。利用学习排序的思想训练Siamese孪生网络
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图像的噪声和失真降低了视觉质量,影响其正常使用。本文对无参考图像质量评价方法进行研究,在没有参考图像先验信息的前提下,从算法研究、工程的实际应用两个方面展开课题工作。主要完成如下工作:1、针对公开IQA数据集中的数据量无法支撑大型网络训练的问题,本文引入非IQA领域数据集进行数据增广,在图像中加入不同类型、不同程度的失真,根据相对质量生成可排序的图像对。利用学习排序的思想训练Siamese孪生网络,并改进了网络的反向传播过程,减少网络的冗余计算,最后针对具体的IQA数据集进行迁移学习。实验结果表明,在LIVE和TID2013数据集上,该算法的SROCC和LCC指标均有显著提高。2、为了进一步提高质量评价的准确性,本文将基于注意力机制的Res Ne St网络引入IQA领域,使得网络权重的分配有选择地倾向于与图像质量具有相关性的区域,并利用分组卷积减少网络中的参数。算法在TID2013数据集上的SROCC指标达到0.806,相比使用VGG16和Resnet50网络分别提高了2.6%和3.7%,证明了网络能够有效地提取可用于图像质量评价的语义特征。3、针对实际监控视频中常见的偏色、画面丢失、花屏、噪声等异常,本文利用传统图像处理、SVM分类器等方法,分别提出了相对应的异常检测算法,算法均取得较好的结果。4、为进一步提高异常检测的准确率并减少误报率,本文根据视频图像模糊、画面丢失、噪声、花屏、亮度异常、对比度异常、偏色等失真类型的实际特点,提出了结合多尺度特征的Res Ne St网络,将低层的细粒度特征和高层的语义特征相结合,在监控视频质量诊断数据集上达到了97.11%的准确率。
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