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水下生成图像真实性评价方法研究

Research on the Authenticity Evaluation Method of Underwater Generated Image

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水下图像样本获取成本高,且真实样本数量有限,通常需要通过仿真生成样本以训练机器学习算法.生成水下图像的真实性在一定程度上决定了有监督学习模型的准确性.因此,为了评价水下生成图像的真实性,提出一种水下生成图像客观评价指标(UGIQE).首先,采用超像素分割算法对图像进行预分割,通过改进MSRM融合算法分离出包含边缘信息的背景和前景;然后,提取背景区域图像的颜色、饱和度和对比度等特征,拟合生成特征空间多元高斯分布,并用马氏距离度量分布之间的距离,建立客观定量评价指标.实验结果表明,与现有水下图像质量评价方法相比,所提出的UGIQE评价方法更有效,与人类视觉感官系统具有更高的一致性.

刘怀周、王双园、白国振、张鹏举

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上海理工大学机械工程学院

上海理工大学深海高端装备复杂系统研究院,上海200093

超像素 图像分割 生成图像 水下图像 图像评价

上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室开放基金

MIES-2020-05

2021

10.11907/rjdk.202408

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(3)
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