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在本文中，我们通过对图像的纹理、结构和自然度进行建模，提出了一种基于纹理强度的无监督自然图像质量评估器（TI-NIQE）。具体来说，本文提出了一种有效的质量感知特征，即纹理强度（TI）来检测图像纹理。图像结构通过梯度和基础图像的分布来捕获。自然度通过局部均值减去对比度归一化（MSCN）系数的分布以及相邻 MSCN 系数对的乘积来表征。此外，通过将质量分数作为识别模型的基本输入，提出了一种新的图像质量评估（IQA）指标的应用模式。使用 TI-NIQE 计算的视频质量分数统计数据作为输入特征，提出了一种基于 IQA 的自动视觉识别模型，用于回转窑的状态识别。在基准数据集上进行的大量实验表明，TI-NIQE 在准确率和计算复杂度方面均比其他最先进的无监督 IQA 方法表现出更好的性能，并且在真实数据上的实验结果表明该识别模型对回转窑状态识别具有较高的预测精度。
人工智能的工程应用
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