基于多属性特征的图像质量分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201710875337.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107705299B | 公开（公告）日 | 2021-05-14 |
| 申请公布号 | CN107705299B | 申请公布日 | 2021-05-14 |
| 分类号 | G06T7/00;G06K9/62;G06K9/46 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王大勇;夏同飞;胡健;田新梅;邵善阳;汤才宝;马福运 | 申请（专利权）人 | 安徽睿极智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥天明专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 金凯 |
| 地址 | 230088 安徽省合肥市黄山路599号时代数码港1305室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多属性特征的图像质量分类方法，包括选取N幅具有对应的整体质量类别标签的图像，构建训练集；对训练集中的N幅图像进行颜色特征提取，并聚类得到N幅图像对应的颜色属性类别；对训练集中的N幅图像进行结构特征提取，并聚类得到N幅图像对应的结构属性类别；对训练集中的N幅图像进行清晰度特征，并聚类得到N幅图像对应的清晰度属性类别；利用颜色属性类别、结构属性类别、清晰度属性类别以及整体质量类别分别进行训练得到四个对应的神经网络模型；将四个神经网络模型进行融合，得到最终的图像质量分类模型；将待测试图像输入所述图像质量分类模型，得到图像质量分类结果。本发明有效的提高了图像质量分类准确率。 |
