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申请/专利权人：江西财经大学
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196107A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提出一种基于多协同网络辅助的全景图像盲质量评价方法与系统，该方法包括获取全景图像赤道区域的视口图像，并提取不同尺度的特征，采用共享表示学习的方式，将不同层级的非均匀质量感知特征进行共享，并根据任务性质选择相应的非均匀质量感知特征作为输入特征，进行失真范围预测任务、失真等级预测任务、失真类型预测任务和质量分数预测任务操作，以多维失真感知任务作为主任务，其余为辅助任务，根据任务性质和需求，将主任务的输出与至少一个辅助任务的输出进行融合，获得非均匀失真全景图像的感知质量分数。本发明通过多任务协同模块可以根据具体的评价需求和应用场景，灵活调整和选择不同的评价任务，以适应不同类型和风格的全景图像。
主权项：1.一种基于多协同网络辅助的全景图像盲质量评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、获取全景图像赤道区域的视口图像，将视口图像通过不同层级的多尺度特征提取网络，以获得不同尺度的非均匀质量感知特征；步骤2、采用共享表示学习的方式，将不同层级的非均匀质量感知特征进行共享，并根据任务性质选择相应的非均匀质量感知特征作为输入特征；步骤3、构建视口失真感知任务和通道失真感知任务，根据任务性质，选取与任务性质相对应的特征信息进行失真范围预测任务和失真等级预测任务操作，得到失真范围和失真等级；步骤4、构建空间失真感知任务和多维失真感知任务，根据任务性质，选取与任务性质相对应的特征信息进行失真类型预测任务和质量分数预测任务操作，得到失真类型和质量分数；步骤5、以多维失真感知任务作为主任务，空间失真感知任务、视口失真感知任务和通道失真感知任务分别为辅助任务，根据任务性质和需求，将主任务的输出与至少一个辅助任务的输出进行融合，获得非均匀失真全景图像的感知质量分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西财经大学 基于多协同网络辅助的全景图像盲质量评价方法与系统
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