《表2 本文方法和3种NR方法在LIVE Challenge库中性能比较Tab.2 Performance comparison between the proposed method and oth
第2类评价方法是比较本文方法和NR-IQA方法(包括BLIINDS-II,GM-LOG和BIQI[23])性能比较。本文首先将LIVE Challenge库中的图像分成两类,然后分别对两类图像随机选取80%用于训练,20%用于测试。重复上述随机80%训练和20%测试的过程1 000次,迭代1 000次取均值作为稳定结果。为了证明测试的方法是稳定的,并不偏向某种特定的训练-测试过程。表2列出了本文方法和NR的BLIINDS-II,GM-LOG和BIQI方法的结果。正如预期,本文方法模型获得了较好的评价值。
图表编号 | XD0020017600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.01.15 |
作者 | 高影、富振奇、杨艳、邵枫 |
绘制单位 | 宁波大学信息科学与工程学院、宁波大学信息科学与工程学院、宁波大学信息科学与工程学院、宁波大学信息科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |