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基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法
基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法
摘要：无参考图像质量评价是一项旨在根据图像本身的信息，即使没有任何参考图像，也能够准确评估图像质量的任务。本文提出了一种基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法。该方法首先使用多尺度卷积神经网络提取图像的多尺度特征，然后通过逐层融合的方式将这些特征进行融合，最后使用一个深度神经网络进行图像质量评估。实验结果表明，所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均优于现有的无参考图像质量评价方法。
关键词：无参考图像质量评价；多尺度特征；逐层融合；深度神经网络
1.引言
随着数字图像的广泛应用，图像质量评价成为了一个重要的问题。传统的图像质量评价方法大多依赖于参考图像，但是在很多场景下，参考图像并不可用。因此，无参考图像质量评价方法的研究变得越来越重要。
2.相关工作
无参考图像质量评价的研究可以分为两个主要方向：基于数据驱动的方法和基于模型驱动的方法。基于数据驱动的方法通过学习大量的图像和其对应的主观质量评价数据，来建立一个映射模型，从而对新图像进行质量评价。基于模型驱动的方法则是通过建立一个图像质量评价模型，该模型可以根据图像的特征来估计图像的质量。
3.方法
本文提出了一种基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法。该方法的主要步骤如下：
3.1多尺度特征提取
为了充分利用图像的多尺度信息，我们使用了多尺度卷积神经网络来提取图像的多尺度特征。具体来说，我们对输入图像进行多尺度的卷积操作，得到不同尺度的特征图。
3.2特征融合
为了将不同尺度的特征进行融合，我们采用了逐层融合的方式。具体来说，我们先将每个尺度的特征进行加权融合，然后将不同尺度的融合结果通过一个卷积层进行特征融合。
3.3图像质量评估
最后，我们使用一个深度神经网络来进行图像质量评估。该神经网络的输入是特征融合后的特征图，输出是图像的质量分数。
4.实验结果
我们在多个公开数据集上进行了实验，与现有的无参考图像质量评价方法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均优于现有方法。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法。实验证明，该方法在准确性和鲁棒性方面都取得了良好的表现。未来的研究可以将该方法应用于其他相关领域，如图像增强和图像剪辑。