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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种多先验指导的水下图像质量评价方法，包括：将水下图像数据集划分为训练集和测试集；在网络模型中，串行特征提取模块设计颜色先验、对比度先验和细节先验指导学习水下图像的关键特征，用于提取水下图像的多尺度特征，并行特征交互模块用于对多尺度特征进行融合，线性映射层用于根据融合后的多尺度特征计算质量分数；从测试集中选择任一图像组，将选择的图像组的所有水下图像分别输入训练后的网络模型，得到该组每张水下图像对应的分数；根据该组每张水下图像对应的分数，对该组的所有水下图像按照分数递增或分数递减的顺序进行排序，得到水下图像质量评价的同时还能准确地对多样的水下图像处理方法的性能进行评测。
主权项：1.一种多先验指导的水下图像质量评价方法，其特征在于，包括：构建水下图像数据集，所述水下图像数据集包括多个图像组，所述图像组包括多张水下图像，同一所述图像组中的所述水下图像的场景相同、质量不同；将所述水下图像数据集划分为训练集和测试集；构建网络模型，所述网络模型包括串行特征提取模块、并行特征交互模块和线性映射层，所述串行特征提取模块用于提取所述水下图像的多尺度特征，所述并行特征交互模块用于对所述多尺度特征进行融合，所述线性映射层用于根据融合后的所述多尺度特征计算所述水下图像的质量分数；采用所述训练集对所述网络模型进行训练，得到训练后的所述网络模型；从所述测试集中选择任一所述图像组，将选择的所述图像组的所有所述水下图像分别输入训练后的所述网络模型，得到该组每张所述水下图像对应的质量分数；根据该组每张所述水下图像对应的质量分数，对该组所有所述水下图像按照质量分数递增或分数递减的顺序进行排序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种多先验指导的水下图像质量评价方法
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