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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利图像质量评估方法、装置、设备以及介质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：CN115880250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211595906.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像质量评估方法、装置、设备以及介质是由唐晓颖;陈俊滔;林立;程璞金;黄义劲设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量评估方法、装置、设备以及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，提供了一种图像质量评估方法、装置、设备以及介质，该方法通过获取多个待评估图像，将每个待评估图像输入至通过多个一级图像质量的图像样本训练得到的质量表征提取模型，得到第一质量特征，之后根据第一质量特征确定每张待评估图像的质量评估值，再将质量评估值小于预设阈值的待评估图像确定为一级图像质量，或者，基于第一质量特征对质量评估值大于预设阈值的待评估图像进行聚类处理，并根据聚类结果将待评估图像划分为二级图像质量和三级图像质量。本申请利用质量表征提取模型提取待评估图像的质量特征确定质量评估值，利用质量评估值以及聚类方法进行图像质量分类，能够实现客观的图像质量评价以及图像质量分类。

本发明授权图像质量评估方法、装置、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个待评估图像； 将每个所述待评估图像输入至训练好的质量表征提取模型，得到每个所述待评估图像的第一质量特征，所述质量表征提取模型通过多个一级图像质量的图像样本训练得到； 根据所述第一质量特征确定每张所述待评估图像的质量评估值，并基于所述质量评估值，执行以下至少之一的步骤： 将所述质量评估值小于预设阈值的所述待评估图像确定为一级图像质量； 基于所述第一质量特征对所述质量评估值大于预设阈值的所述待评估图像进行聚类处理，并根据聚类结果将所述质量评估值大于预设阈值的所述待评估图像划分为二级图像质量和三级图像质量； 其中，所述质量表征提取模型的训练过程包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个一级图像质量的图像样本； 将所述图像样本输入至编码器，得到所述图像样本在多个尺度下的第二图像特征信息； 对每个尺度下的所述第二图像特征信息分别进行池化处理，得到多个第二特征向量； 对每个尺度下的所述第二图像特征信息分别进行位置编码处理，得到多个第二条件向量； 将每个尺度下的所述第二特征向量和所述第二条件向量分别输入至对应的解码器，得到所述待评估图像在多个尺度下的第二空间语义特征； 根据所述第二特征向量、所述第二空间语义特征以及预设的损失函数确定损失值；其中，所述损失函数通过以下公式确定： 其中，所述为所述损失值，所述为KL散度函数，所述为密度函数，所述为所述第二空间语义特征，所述为所述第二特征向量，所述为第二条件向量，所述为所述编码器的超参数； 基于所述损失值对所述解码器进行训练，直至满足预设条件，得到训练好的所述质量表征提取模型。

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