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龙图腾网获悉江西财经大学;四川朵唯智能云谷有限公司申请的专利一种非均匀失真全景图像盲质量评价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：CN117237279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311013187.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种非均匀失真全景图像盲质量评价方法及系统是由鄢杰斌;饶家乐;谭淄文;方玉明;刘传林设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非均匀失真全景图像盲质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种非均匀失真全景图像盲质量评价方法及系统，该方法基于眼动数据，从非均匀失真全景图像中获取非均匀失真的视口序列图像；基于多层多轴自注意力模块，提取非均匀失真的视口序列图像的多层次质量感知特征；对多层次质量感知特征进行聚合，得到多尺度质量感知信息；利用深层特征增强多尺度质量感知信息的抽象感知程度，得到最终的多尺度质量感知信息；将最终的多尺度质量感知信息输入全连接层，得到非均匀失真全景图像的预测评价分数。本发明通过采用基于多轴自注意力的特性提取特征，对多尺度特征进行聚合，并采用深层语义增强特征感知能力，能够有效地预测非均匀失真全景图像的图像质量。

本发明授权一种非均匀失真全景图像盲质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非均匀失真全景图像盲质量评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于眼动数据，从非均匀失真全景图像中获取非均匀失真的视口序列图像，对视口序列图像进行图像预处理； 步骤2、基于多层多轴自注意力模块，采用上一层输出作为下一层输入的方式提取非均匀失真的视口序列图像的多层次质量感知特征； 步骤3、对多层次质量感知特征进行聚合以增强特征表示并提高特征对图像质量在不同感知尺度上的敏感性，得到多尺度质量感知信息； 步骤4、获取多轴自注意力模块的深层特征，并采用深层语义指导的方式，利用深层特征增强多尺度质量感知信息的抽象感知程度，得到最终的多尺度质量感知信息； 判断最终的多尺度质量感知信息中是否包含时间信息，若是，则采用若干门控循环单元来捕获最终的多尺度质量感知信息中每个视口序列内的时间特征，对视口序列的时间信息进行建模，以解决延时效应； 步骤5、将最终的多尺度质量感知信息输入全连接层，得到非均匀失真全景图像的预测评价分数； 在所述步骤2中，采用上一层输出作为下一层输入的方式提取对非均匀失真视口序列图像特征敏感的信息内容的方法具体包括： 对非均匀失真的视口序列图像进行提取，获得初步特征； 采用多层多轴自注意力模块，将多层多轴自注意力模块采用串联的方式构成网络骨干； 以初步特征作为输入特征，采用上一层输出作为下一层输入的方式利用网络骨干进行特征提取，以得到多层多轴自注意力模块所对应输出的不同尺度的多层次质量感知特征； 在所述步骤3中，对多层次质量感知特征进行聚合以增强特征表示并提高特征对图像质量在不同感知尺度上的敏感性，得到多尺度质量感知信息的方法具体包括： 对多层次质量感知特征进行广义均值池化操作，获取每个尺度的质量感知特征的密集信息，对多层次质量感知特征进行广义均值池化操作存在如下关系式： ； 其中，表示输入四个不同尺度的多层次质量感知特征，表示执行广义均值池化操作，表示池化后的多层次质量感知特征； 将不同尺度的多层次质量感知特征拼接并通过全连接层，从而产生多尺度质量感知向量，进而得到多尺度质量感知信息，多尺度质量感知向量存在如下关系式： ； 其中，表示多尺度质量感知向量，分别表示池化后的四个不同尺度的多层次质量感知特征，表示拼接操作，表示全连接层； 在步骤4中，最终的多尺度质量感知信息存在如下关系式： ； 其中，表示同时具有多尺度信息表示和深层语义表示的质量感知向量，即最终的多尺度质量感知信息，表示深层语义指导向量，深层语义指导向量存在如下关系式： ； 其中，表示多轴自注意力模块的深层特征，既最后一层多轴自注意力模块所输出的多层次质量感知特征； 多轴自注意力模块的提取过程的关系式如下： ； 其中，表示当前层的多轴自注意力模块的输入特征，表示当前层的多轴自注意力模块的输出特征，表示移动反向残差瓶颈卷积操作，表示块自注意力计算操作，表示网格自注意力计算操作。

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