自动化图像测试设备 图像测试设备 博米科技

图像测试设备的测试方法

图像的某些特征与原始图像的相同特征进行比较，图像测试设备， 比如小波变换系数的概率分布、综合多尺度几何分析、对比度敏感函数和可觉察灰度差异特征 等. 其相应的应用领域包括视频传输中的数字水印验证、利用副通道进行视频质量监控与码流率控制等. 根据失真图像的自身特征来估计图像的质量. 有些方法是面向特定失真类型的， 如针对模糊、噪声、块状效应的严重程度进行评价; 有些方法先进行失真原因分类， 再进行定量评价; 而有些方法则试图同时评价不同失真类型的图像. 无参考方法具实用价值，对色灯箱图像测试设备， 有着非常广泛的应用范围.

图像测试设备的起源

图像处理技术于20世纪60年代末在美国国家航空航天局喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)首创，通过计算机增强，将Ranger航天器的模拟信号转换为数字图像。现在，数字成像有着广泛的应用，图像测试设备多少钱，尤其是在医学上。众所周知的应用包括计算机辅助断层扫描(CAT)和超声波。

图像测试设备神经网络的方法

这类方法先提取一定的图像变换域或空间特征， 再基于已知质量数据训练一个神经网络回归分析模型， 由图像特征预测图像质量.Kang 等采用卷积神经网络(Convolutionalneural networks，自动化图像测试设备， CNN) 将特征提取和回归分析融入同一个网络中， 网络包括5 层， 图像经局部MSCN一化后以32 ￡ 32 子块输入网络， 一层卷积层由50 个滤波器提取特征， 第二层进 大行小选择， 后面两层为800 节点的全连接网络， 一层为单个节点输出图像质量。Hou 等也采用具有5 层网络结构的深度学习算法进行图像质量评价，综合特征提取、分类、后验概率计算等功能为一体，由3 级小波变换细节特征为输入， 训练过程先采用受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine，RBM) 进行层间学习， 再采用反向传递算法进行精细调整. 这两种算法的实验结果均明显优于其他无参考算法， 甚至在某些情况下优于全参考算法中较好的VIF。

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