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基于深度学习的无参考图像质量评价综述
文献摘要：
图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题,用于评估图像的失真程度,被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面.无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法.因为无须原始的参考图像,因此具有广泛的应用前景.近年来,随着深度学习技术的不断发展,人们提出了多种基于深度学习的无参考图像质量评价方法.对该领域近期的研究进展进行了综述,介绍了衡量算法优劣的指标和数据集,对几种有代表性的无参考图像质量评价方法的性能进行了对比,最后给出了未来可能的研究方向和发展展望.
文献关键词：
图像质量评价;无参考;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
韩翰;卓力;张菁;李嘉锋
作者机构：
计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;北京工业大学信息学部微电子学院,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]韩翰;卓力;张菁;李嘉锋-.基于深度学习的无参考图像质量评价综述)[J].测控技术,2022(04):1-10
A类：
B类：
无参考图像质量评价,视频编码,失真程度,算法设计与分析,系统性能,性能评估,客观质量评价,质量评价方法,无须,深度学习技术,量算,未来可能,发展展望
AB值：
0.198053
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