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针对真实失真图像质量评估(image quality assessment, IQA)标准数据库体量小,基于深度学习的质量评估算法受限于数据量的问题,提出了一种基于数据扩充与迁移学习的真实失真IQA算法。观察到真实失真IQA任务与一个规模较大的图像增强数据库DPED之间存在共性,该算法利用下采样、显著性检测方法从DPED数据库的高分辨率、大尺寸图像中提取出显著图像块,解决图像不匹配性的同时完成数据扩充任务;将提取出的显著图像块及其质量等级输入一个用于图像识别的深度网络VGG16进行训练,使网络任务由