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基于深度学习的无参考图像质量评价综述

韩翰  卓力  张菁  李嘉锋  
【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。

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