申请/专利权人：福州大学

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117689613A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于主次分层评价的光场图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：初始化模型，将模型和感知分数拆分。步骤S2：对于光场图像的每一个子孔径图像，将该图像输入到模型得到整体质量评价和细节质量，进而获取该子孔径图像的质量分数。步骤S3：重复步骤S2，直到遍历完该光场图像中的全部子孔径图像，将这些子孔径图像的均值作为该光场图像的质量分数。步骤S4：推定该次训练中的损失函数，使用优化器优化主要评价过程的损失函数比例和次要过程的损失函数比例；步骤S5：重复步骤S2至S4直到神经网络的网络权重稳定，达到光场图像质量评价的目标。

主权项：1.基于主次分层评价的光场图像质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：初始化模型，将模型和感知分数拆分；步骤S2：对于光场图像的每一个子孔径图像，将该图像输入到模型得到整体质量评价和细节质量，进而获取该子孔径图像的质量分数；步骤S3：重复步骤S2，直到遍历完该光场图像中的全部子孔径图像，将这些子孔径图像的均值作为该光场图像的质量分数；步骤S4：推定该次训练中的损失函数，使用优化器优化主要评价过程的损失函数比例和次要过程的损失函数比例；步骤S5：重复步骤S2至S4直到神经网络的网络权重稳定，达到光场图像质量评价的目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州大学 基于主次分层评价的光场图像质量评估方法

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