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2024年5月1日现代电子技术May2024
第47卷第9期ModernElectronicsTechniqueVol.47No.9
47
DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.09.009
引用格式：周怀博，贾惠珍，王同罕.基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法[J].现代电子技术，2024，47（9）：47⁃52.
基于RFB和超网络的跨尺度多层次
真实失真图像质量评价方法
周怀博1，2，贾惠珍1，2，王同罕1，2
（1.东华理工大学信息工程学院，江西南昌330013；
2.东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室，江西南昌330013）
摘要：为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习，提出一种双分支特征提取方法。首先，利用对比学
习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征；随后，采用基于扩张感受野和超网络的策略，将多层次特征
信息与跨尺度信息进行循环交互融合，以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表
明，所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能，而且，通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨
尺度学习，从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。
关键词：图像质量评价；无参考；真实失真；跨尺度学习；多特征融合；双分支特征提取
中图分类号：TN911.73⁃34；TP391文献标识码：A文章编号：1004⁃373X（2024）09⁃0047⁃06
Multi⁃scaleandmulti⁃levelauthenticdistortedimagequalityassessment
basedonRFBandhypernetworks
ZHOUHuaibo,JIAHuizhen,WANGTonghan
1,21,21,2
(1.SchoolofInformationEngineering,EastChinaUniversityofTechnology,Nanchang330013,China;
2.JiangxiEngineeringLaboratoryonRadioactiveGeoscienceandBigDataTechnology,EastChinaUniversityofTechnology,Nanchang330013,China)
Abstract：Aninnovativedual⁃branchfeatureextractionmethodisproposedtoachieveefficientcross⁃scalelearninginthe
domainofauthenticdistortedimagequalityassessment.Themethodundergoesatwo⁃phasetrainingprocess.Inthefirstphase,
cross
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