Deep learning of full-reference image quality assessment based on human visual properties

针对现有的图像质量评价方法普遍为人工设计特征,难以自动且有效提取到符合人类视觉系统的图像特征,受人眼视觉特性的启发,提出一种新的基于卷积神经网络的全参考图像质量评价方法(DeepFR)。该方法基于对数据集本身的学习设计了卷积神经网络DeepFR模型,利用人眼视觉系统对梯度的敏感性进行加权优化,提取了符合人眼视觉特性的视觉感知图。实验表明:设计的DeepFR模型优于已有的全参考图像质量评价方法,其预测结果与主观质量评价有很好的精确性与一致性。