基于增强型对抗学习的无参考图像质量评价算法

为了提高无参考图像质量评价(NR-IQA)方法的性能,参考先进的深度生成对抗网络(GAN)研究成果,提出一种基于增强型对抗学习的无参考图像质量评价算法,即通过改进损失函数、网络模型结构来增强对抗学习强度,输出更可靠的模拟"参考图",进而可以像全参考图像质量评价(FR-IQA)方法一样模拟人的视觉比较过程.首先,利用数据集中失真的图像和未失真的原图像作为输入,从而基于增强对抗学习来训练网络模型;然后,利用该模型输出待测图像的模拟仿真图,提取仿真图的深度卷积特征;最后,将仿真图和待测失真图的卷积特征相融合,并输入到训练好的图像质量评价回归网络,输出图像的评测分数.在LIVE、TID2008和TID2013数据集上完成实验.实验结果表明,所提算法在图像质量上的总体客观评价性能优于当前的主流算法,与人的主观评价表现出的性能相一致.