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专利号	2018111043757	专利名称	一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法
专利类型	发明专利	国际分类	H04N13/106;H04N17/00
申请人	浙江科技学院	申请地址	浙江省杭州市西湖区留和路318号
发明人	周武杰;张爽爽;张宇来;邱薇薇;周扬;向坚	申请日期	2018-09-21
下证状态	未知	更新时间	2023-06-14 08:27:14
专利摘要	本发明公开了一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法，其利用卷积神经网络提取出失真立体图像的左视点图像和右视点图像各自的归一化图像的特征图；然后利用全卷积神经网络提取出两类特征图的联合特征图，并将联合特征图展平成一维向量作为特征向量；接着利用深度神经网络对用于训练的失真立体图像各自的主观评分及特征向量进行训练，得到全局最优的深度神经网络模型；最后利用全局最优的深度神经网络模型对用于测试的失真立体图像的特征向量进行测试，预测得到用于测试的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是其能够充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响，从而能够有效地提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。

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	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
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