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本发明涉及一种基于机器学习的颜色校正评估方法，包括以下步骤：S1：输入参考图像和目标图像，目标图像即为失真图像，采用基于图像配准的全参考图像质量评估方法对目标图像进行特征提取，获得特征集F1；S2：采用图像重定向评估方法对目标图像进行特征提取，获得特征集F2；S3：综合特征集F1和F2，将其作为机器学习算法的特征集F，并通过机器学习算法和三等分交叉验证方法学习得出客观评估模型；S4：采用客观评估模型对目标图像进行客观评估，得到最终的目标图像的质量评估得分值。该方法可有效的对图像间颜色一致性进行评估，与用户主观感知之间具有较高的相关性与准确性。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201610017543.3
Filing Date： 2016/1/13
Publication Date： 2017/3/8
Pub. No.： CN105678775B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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