典型文献
基于DR-CNN方法的图像质量评价
文献摘要：
传统卷积神经网络的图像质量评价方式是通过对图像特征分析进行评价,但是传统手段不仅受到周围噪声限制而且评价出的结果与主观图像评价有一定的差距.对原有卷积神经网络技术进行改进,提出DR-CNN方法,即在图像进入卷积层前加入降维层,从而减小客观图像质量评价与主观图像质量评价之间的差距,同时有效地提高图像处理的计算速度.
文献关键词：
DR-CNN方法;卷积神经网络;降维层;图像质量评价
中图分类号：
作者姓名：
马璐
作者机构：
宿州职业技术学院计算机信息系,安徽宿州,234000
文献出处：
引用格式：
[1]马璐-.基于DR-CNN方法的图像质量评价)[J].宿州学院学报,2022(06):12-15
A类：
降维层
B类：
DR,图像质量评价,评价方式,图像特征,图像评价,神经网络技术,卷积层,计算速度
AB值：
0.166908
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