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

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。