基于卷积神经网络的图像质量评价

基于卷积神经网络的图像质量评价可以被用于估计图像的视觉质量，这是一种无参考的图像质量评价方法。在这种方法中，使用卷积神经网络来学习图像的特征，从而对图像的质量进行评估。具体来说，可以使用卷积神经网络对图像进行分类，训练数据集包含原始图像和对应的人工标注的质量分数。训练完成后，可以使用训练好的模型对新的图像进行评价，输出预测的质量分数。

基于卷积神经网络的图像质量评价方法相比传统的基于特征工程的方法具有更好的性能。同时，它还可以应用于许多图像处理任务，例如超分辨率重建、去噪等。