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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种不可见水印图像的无参考质量评价方法及系统，涉及图像处理技术领域，将不可见水印图像输入到以训练完成后的无参考图像质量评价网络，以输出不可见水印图像的质量评价结果；无参考图像质量评价网络的训练过程如下：基于水印失真的风格匹配，得到风格子集；对风格子集中的损伤图像进行伪标签的拟合，从而得到图像质量标签；为重新构建的不可见水印图像集分配图像质量标签，建立具有图像质量标签的不可见水印图像数据集；通过不可见水印图像数据集对无参考图像质量评价网络进行训练；该无参考质量评价方法及系统，能够有效捕捉不可见水印图像的细微特征信息，达到准确预测的效果。
主权项：1.一种不可见水印图像的无参考质量评价方法，其特征在于，将不可见水印图像输入到以训练完成后的无参考图像质量评价网络，以输出不可见水印图像的质量评价结果；所述无参考图像质量评价网络的训练过程如下：步骤一、水印失真的风格匹配：计算所生成不可见水印图像集中每个不可见水印图像与事先设定的经典图像质量评价数据集中的损伤图像之间的差异值，将计算得到的失真类型升序排列，将排在前n种的失真类型对应的损伤图像构成一个风格子集；步骤二、伪标签的拟合：利用结构、纹理、颜色的三种全参考图像质量评价方法对风格子集中每个损伤图像的联合得分构建伪标签，使用皮尔逊积矩相关系数和斯皮尔曼等级相关系数作为指标评估伪标签近似真实标签的性能，从而拟合得到图像质量标签；步骤三、构建不可见水印图像数据集：重新生成一组具有不同嵌入容量、不同鲁棒性的不可见水印图像集，并为所生成的不可见水印图像集分配图像质量标签，建立具有图像质量标签的不可见水印图像数据集；步骤四、无参考图像质量评价网络的训练：通过不可见水印图像数据集对无参考图像质量评价网络进行训练，构建损失函数调整无参考图像质量评价网络中的可训练参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种不可见水印图像的无参考质量评价方法及系统
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