福州大学陈羽中获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法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：CN115797304B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211575974.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法是由陈羽中;陈友昆;牛玉贞;何玉琦设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法。包括以下步骤：S1：首先利用高斯拉普拉斯算子生成对应失真屏幕内容图像数据集的边缘结构图数据集；S2：设计多尺度边缘特征引导网络；S3：设计位置注意力模块，形成不同尺度特征的全局信息表示；S4：设计渐进式特征融合模块，该模块通过自顶向下的方式逐步聚合各个尺度的特征，以形成失真图像的多尺度特征表示；S5：设计基于边缘特征引导的图像质量评估网络；S6：输出失真图像的质量评估分数。应用本技术方案既可以通过不同深度的网络有效提取屏幕内容图像低层的细节信息和深层的语义信息，又能通过边缘结构图对图像的浅层边缘信息作为补充。
本发明授权基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘特征引导的无参考屏幕内容图像质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、首先利用高斯拉普拉斯算子生成对应失真屏幕内容图像数据集的边缘结构图数据集，然后对两个数据集进行相同的数据预处理，并划分为训练集和测试集； 步骤S2、设计多尺度边缘特征引导网络，首先提取失真屏幕内容图像的多级特征，然后通过多个边缘引导特征模块将来自边缘结构图的浅层特征信息分别与多级主干特征进行自适应集成； 步骤S3、设计位置注意力模块，形成不同尺度特征的全局信息表示； 步骤S4、设计渐进式特征融合模块，该模块通过自顶向下的方式逐步聚合各个尺度的特征，以形成失真图像的多尺度特征表示； 步骤S5、设计基于边缘特征引导的图像质量评估网络，并进行训练得到无参考屏幕内容图像质量评估模型； 步骤S6、将待测失真图像和对应的边缘结构图输入到训练好的基于边缘特征引导的图像质量评估模型，输出失真图像的质量评估分数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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