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显示系统图像引擎的自适应色彩优化算法
文献摘要：
图像引擎通过多种特定的算法对图像信号进行优化,在显示系统中具有极其重要的作用和地位.图像引擎中的传统色彩优化算法由多种图像算法组合而成,存在无法进行自适应优化、容易放大图像噪声等问题.为此,提出了一种基于空洞卷积的全卷积神经网络用于构建优化算法,侧重于从人眼主观感知的角度优化图像色彩.同时,有针对性地构建大规模数据集以提高算法的泛化能力,防止过拟合.测试结果表明,所提出的算法可以有效地增强原始图像的色彩,相较于传统方法,平均峰值信噪比提升了4.01 dB,平均结构相似性提升了0.04.主观对比实验结果表明,提出的算法对图像主观感知质量有显著性影响,平均提升了61％.
文献关键词：
图像引擎;色彩优化算法;深度学习;图像质量;视觉感知
中图分类号：
作者姓名：
张博文;夏振平;周波;宋玉;马凤云;柏溢
作者机构：
苏州科技大学电子与信息工程学院,江苏苏州215009
文献出处：
引用格式：
[1]张博文;夏振平;周波;宋玉;马凤云;柏溢-.显示系统图像引擎的自适应色彩优化算法)[J].液晶与显示,2022(11):1467-1475
A类：
图像引擎,色彩优化算法
B类：
显示系统,系统图,作用和地位,传统色彩,图像算法,算法组合,组合而成,自适应优化,图像噪声,空洞卷积,全卷积神经网络,人眼,主观感知,角度优化,图像色彩,大规模数据集,泛化能力,过拟合,原始图像,峰值信噪比,信噪比提升,dB,结构相似性,感知质量,图像质量,视觉感知
AB值：
0.342778
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