一种基于多特征多重组合的图像质量评价方法

本发明公开了一种基于多特征多重组合的图像质量评价方法，包括以下步骤：特征提取主干网络、特征多重组合选择、多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）回归预测模型。本发明通过设置特征提取主干网络、特征多重组合选择和MLP回归预测模型，在对图像进行特征提取之前，首先对图像进行归一化预处理，有助于减少模型的训练时间并提高模型预测的准确性，同时使用ResNet‑50作为语义特征提取的主干网络，并且使用在ImageNet上预训练的权重，为了表示整体图像更加完整的信息，捕获图像的局部失真，进一步利用ResNet‑50网络对图像进行特征提取时，同步去提取图像整体从低级语义到高级语义特征，并保证其系统最终对整体图像质量预测的准确程度，确保其最终图像评价处理的效果。