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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114358204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210028835.2，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统是由王隽;陈泽文;李兵;胡卫明设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像质量评估领域，具体涉及了一种基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统，旨在解决现有技术中由于训练数据不足而导致图像质量评估模型性能不佳的问题。本发明包括：构建共享编码器的先验知识学习子网络和图像质量评估子网络构成的自监督无参考图像质量评估模型；以图像复原任务作为图像质量评估任务的代理任务，进行先验知识学习子网络的预训练；通过先验知识学习子网络和所述图像质量评估子网络的解码器之间设置的知识迁移通道进行知识迁移；在图像质量评估任务上进行模型微调训练；通过训练好的模型进行无参考图像的质量评估。本发明模型仅在较少的数据上进行训练就可以获得很好的性能，训练效率高，图像质量评估的准确性高。

本发明授权基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督的无参考图像质量评估方法，其特征在于，该无参考图像质量评估方法包括： 步骤S10，构建自监督无参考图像质量评估模型，所述模型包括共享编码器的先验知识学习子网络和图像质量评估子网络，所述先验知识学习子网络和所述图像质量评估子网络的解码器之间设置有知识迁移通道；知识迁移通道包含知识收集和知识分发两部分；所述先验知识学习子网络和所述图像质量评估子网络，其解码器为失真信息感知模块； 步骤S20，以图像复原任务作为图像质量评估任务的代理任务，构建图像复原任务的第一训练集，并通过所述第一训练集进行所述先验知识学习子网络的预训练； 步骤S30，通过所述知识迁移通道将预训练的先验知识学习子网络的解码器的参数迁移至图像质量评估子网络的解码器； 步骤S40，获取少量的图像质量评估任务的第二训练集，并通过所述第二训练集进行预训练的先验知识学习子网络和参数迁移后的图像质量评估子网络的微调训练； 步骤S50，以微调训练的先验知识学习子网络和图像质量评估子网络作为训练好的自监督无参考图像质量评估模型，并通过训练好的自监督无参考图像质量评估模型进行无参考图像的质量评估。

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