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作者：周怀博;贾惠珍;王同罕;
单位：东华理工大学信息工程学院;东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室;
摘要：为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习，提出一种双分支特征提取方法。首先，利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征；随后，采用基于扩张感受野和超网络的策略，将多层次特征信息与跨尺度信息进行循环交互融合，以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表明，所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能，而且，通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨尺度学习，从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。
关键词：图像质量评价;;无参考;;真实失真;;跨尺度学习;;多特征融合;;双分支特征提取
基金资助：国家自然科学基金项目（62266001）;国家自然科学基金项目（62261001）
