基于深度学习和感知计算的图像质量评价

项目名称： 基于深度学习和感知计算的图像质量评价

项目编号： No.61372130

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 路文

作者单位： 西安电子科技大学

项目金额： 76万元

中文摘要： 图像质量客观评价可以用来动态地监测图像质量的变化和实时地调整图像的质量，被广泛应用于个人消费电子、商用视频监控和军用卫星遥感等领域。本课题旨在设计快速、准确的图像质量客观评价方法，通过模拟大脑层次感知机制和人类视觉特性，利用深度学习理论构建最优的图像质量计算模型，以度量图像的失真程度和提供信息的能力。主要研究内容有: 1) 基于深度构架的图像分布式稀疏表示，包括图像特征的深度构架和最优稀疏特征的提取；2) 图像质量的深度学习模型，包括深度机器学习策略的设计和最优高维核空间的选择；3) 基于感知滤波的评价测度，包括视觉特性的模拟和视觉感知测度。本项目结合深度学习和感知计算的基础理论，以新的研究条件为基础，从新的角度出发，以新的应用背景为目标，富有一定的前瞻性和挑战性，具有重要的理论意义和应用价值。本课题预期在基础理论和应用技术上有所突破与创新，为图像质量评价的发展开辟新的空间。

中文关键词： 图像质量评价；人类视觉系统；深度学习；感知计算；

英文摘要： Objective image quality assessment can be used to dynamically monitor the variation of image quality and adjust the image quality in real time, which has found wide applications such as consumer electronics devices, commercial video surveillance and milit

英文关键词： Image Quality Assessment；Human Visual System；Deep Learning；Perceptual Computing；