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北理工團隊論文獲歐洲信號處理學會2020年度最佳論文獎


  近日,北京理工大學計算機學院劉利雄副教授、碩士生化毅、趙清杰教授、黃華教授(通訊作者)與美國德州大學澳斯汀分校Alan Conrad Bovik教授合作的論文《Blind image quality assessment by relative gradient statistics and adaboosting neural network》,獲得歐洲信號處理學會(EURASIP)2020年度最佳論文獎(2020 EURASIP Best Paper Award),將于2021年1月在第28屆歐洲信號處理大會(EUSIPCO 2020)上頒獎。

OG-IQA算法在TID2013圖像庫上的性能

  獲獎論文于2016年1月發(fā)表在該領域國際重要期刊Signal Processing: Image Communication(SPIC)上,受到了國家自然科學基金重點項目資助。該論文提出了一種基于梯度關聯(lián)性的無參考圖像質(zhì)量評價方法(OG-IQA),較好地解決了傳統(tǒng)的圖像梯度信息無法準確描述圖像失真程度的問題。該方法將傳統(tǒng)的梯度信息以梯度相對變化的方式表示,并使用相鄰梯度之間的關聯(lián)性來增強對圖像失真程度的描述,之后利用 AdaBoosting BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立圖像特征到圖像質(zhì)量的映射關系。該方法在多個圖像庫上均能取得較好的性能。

  EURASIP SPIC期刊每兩年評選一篇論文獲最佳論文獎,評選范圍為過去四年(本次為2015年至2018年)內(nèi)發(fā)表的論文,論文的學術評價、下載和引用量等是主要評選標準。(https://www.eurasip.org/Awards/EURASIP_Awards_Procedures_Sept_2017.pdf)。

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