【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法与系统，属于图像质量评价。
技术介绍
1、在矿井这一复杂且高度受限的特殊作业环境中，图像质量评价算法的应用具有极其重要的意义，尤其在关乎生命与财产安全的监控和日常安全管理两个核心领域。由于井下环境普遍存在光照不足、监控设备自身条件的限制以及复杂多变的环境因素干扰等诸多不利因素，所采集到的图像资料往往包含各类失真与噪声。这些失真与噪声严重削弱了图像的清晰度、细节表现力及整体可识别性，进而给后续的图像分析、处理及决策带来了困难。而高质量图像的辅助不仅能够显著提高各类安全隐患与异常情况的检测精准性，还能有效减少因图像质量低下而导致的误报与漏报现象，从而进一步降低矿井作业的安全风险。
2、传统的无参考图像质量评价方法通常依靠手工设计特征，这些特征无法有效描述失真类型多样性。随着深度学习技术的进步，利用神经网络以端到端的学习方式直接从图像中预测质量评分在模拟失真的质量评价上取得了进展。然而，模拟失真图像质量评价数据集的获取成本非常高昂，每张参考图像都需要加入多种失真类型和等...
【技术保护点】
1.一种矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，所述S1的具体过程如下：
3.根据权利要求1或2所述的矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，所述S2的过程如下：将模拟失真图像作为输入，通过真实失真质量评价模型提取内容鲁棒的质量特征；将去除全连接层后的主干网络记为M1，输入图像记为I1，内容鲁棒的质量特征f1表示为：
4.根据权利要求3所述的矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，所述s1的具体过程如下：
3.根据权利要求1或2所述的矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法，其特征在于，所述s2的过程如下：将模拟失真图像作为输入，通过真实失真质量评价模型提取内容鲁棒的质量特征；将去除全连接层后的主干网络记为m1，输入图像记为i1，内容鲁棒的质量特征f1表示为：
4.根据权利要求3所述的矿井复杂受限环境...
【专利技术属性】
技术研发人员：程德强，陈飞宇，张恒，寇旗旗，宋天舒，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。