【摘 要】
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现有的图像质量评价模型对JPEG2000压缩图像的失真情况评价都不是很理想。针对这一问题,提出一种基于卷积神经网络的JPEG2000压缩图像质量评价方法。该模型由一层包含20个卷
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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现有的图像质量评价模型对JPEG2000压缩图像的失真情况评价都不是很理想。针对这一问题,提出一种基于卷积神经网络的JPEG2000压缩图像质量评价方法。该模型由一层包含20个卷积核的卷积层,一层包含最大池、中值池和最小池的次采样层、一层采用1200个ReLU激活单元的全链接层和一个输出节点构成。采用最大、中值、最小三池联合的方法,可以有效提取图像的质量感知特征。在LIVE图像质量评价库JPEG2000压缩图像上的实验结果表明,该方法得到了比相关文献方法更好的主观感知一致性。
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