基于多层次特征分布的图像质量评价方法

本发明提供了一种基于多层次特征分布的图像质量评价方法，涉及图像处理技术领域，包括：预先训练一个16层的卷积神经网络VGG‑16；其中，VGG‑16的前13层为卷积层，后3层为全连接层；各卷积层用于分别提取底层特征、中层特征和高层特征；将待评价图像输入VGG‑16中进行特征提取；确定一个目标卷积层组合；该目标卷积层组合中包括一个浅层卷积层、一个中层卷积层和一个高层卷积层；基于广义高斯分布模型对目标卷积组合中的各卷积层所提取的图像特征进行特征图系数拟合，得到图像特征向量；利用预先构建的深度森林模型将得到的图像特征向量映射到与图像对应的主观得分上，得到待评价图像的质量评价预测值。本方案能够提高图像质量评价的准确性和效率。