《表1 图像质量评价标准数据库》

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《卷积神经网络结合深度森林的无参考图像质量评价》

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在德克萨斯大学奥斯汀分校建立的LIVE数据库[18]和乌克兰国家航空航天大学建立的TID2008数据库[19]这2个公开的图像质量评价数据库上验证模型性能。表1列举了2个数据库的具体信息，包括原始图像数、失真图像数、失真类型数，以及参与测试人数。LIVE数据库在29张原始图像上加入了5种常见失真类型:JPEG2000（JP2K）、JPEG、白噪声（WN）、模糊噪声（BLUR）和快速衰落（FF），获得了共779张失真图片；TID2008数据库中的失真类型则更加具体，总共有1700张失真图像。这2个数据库分别以平均主观得分差（DMOS）和平均主观得分（MOS）作为评价图像质量的参考分数，其中DMOS表示失真图像与原始图像的分数差，范围在[0，100]，分数越低，图像质量越好；MOS表示图像的实际打分，范围在[0，9]，分数越高，图像质量越好。为了方便数据的后续处理，采用min-max标准化方法，将2个指标的值都归一化到[0，1]之间，转换公式如下: