本發明公開了一種基于深度強化學習的無參考圖像質量客觀評價方法,該方法利用全參考方法對添加失真后的圖像質量進行評估并反饋給決策模型,該決策模型的目標是為當前圖像選出能造成質量下降最小的失真操作。由于圖像質量所能下降的幅度與圖像本身的質量密切相關,為了更好地進行決策選擇,模型中存在的狀態值會學習到有關圖像質量的特征,因此將狀態值作為圖像質量的映射。在訓練過程中只需要高質量圖像作為輸入,而不需要失真圖像以及主觀分數,在測試過程中將狀態值直接作為質量分數輸出。實驗結果表明,與其他不使用主觀分數的無參考圖像質量評價方法相比,本方法性能更加優異。
聲明:
“基于深度強化學習的無參考圖像質量客觀評價方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)