基于卷积神经网络的对比度失真图像质量评价

研究对比度失真的图像质量评价方法.借助卷积神经网络来设计图像质量的评价算法.在提出的算法中,设计了一个多层的卷积神经网络,包括三层卷积层、三层池化层和三层全连接层,该网络可以自动地学习与图像质量相关的特征.利用现有的数据库对设计的网络进行训练,使其可以对图像的质量做出预测.通过实验测试,证明了提出的方法可以取得较高的预测性能,以及超过了主流的图像质量评价模型.